Statistik

Ein Blick darauf, wie die Pandemie die Aktienkurse der Airlines beeinflusst hat.

Puerto Rico hat einen starken Rückgang der Geburtenraten und potenziellen Bevölkerungsverlust.

Kombination von GANs und VAEs für bessere Bildgenerierung.

Eine Studie zur Vorhersage und Steuerung von Waldbrandverbreitung in Australien.

Diese Studie untersucht Deep-Learning-Modelle zur Vorhersage von Besucherzahlen im Tourismus.

Innovative Residuen für bessere Bewertung von Regressionsmodellen mit diskreten Ergebnissen.

Eine neue Technik verbessert, wie Wissenschaftler Meeresdaten vergleichen.

In der Schweiz gab es im Sommer 2022 einen deutlichen Anstieg der hitzebedingten Todesfälle.

Ein Blick auf das Logistik-Normal-Dirichlet-Modell für kompositionale Daten.

Neue Modelle erzeugen realistische Daten in verschiedenen Bereichen und Anwendungen.

Kombination von GANs und VAEs für bessere Bildgenerierung.

In diesem Artikel geht's um Methoden zur Verbesserung von Wirtschaftsprognosen durch prädiktive Synthese.

Ein Blick auf Gradientenabstiegsmethoden und deren Bedeutung im maschinellen Lernen.

Lerne, wie man effektive Vertrauensintervalle für den Unterschied von Anteilen in kleinen Stichproben erstellt.

Ein Leitfaden zur Anwendung von Optimal Scaling mit GLMs für komplexe Datenanalysen.

COBRA verbessert die Überlebensanalyse durch eine verbesserte Variablenauswahl und Modellintegration.

Dieser Artikel bespricht ein neues Rahmenwerk für effiziente Parameterschätzung mit Transportkarten.

Dieses Dokument behandelt Methoden zur Analyse komplexer Zeitreihendaten mit mehreren Variablen.

Ein neues Framework verbessert die Video-Vorhersage durch ein menschenähnliches Verständnis von Szenen.

Kombination von GANs und VAEs für bessere Bildgenerierung.

Eine Studie zur Vorhersage und Steuerung von Waldbrandverbreitung in Australien.

Die Rolle des maschinellen Lernens bei der Analyse topologischer Eigenschaften von photonischen Gitterstrukturen erkunden.

Ein Blick darauf, wie spektrale Methoden für bessere Parameterschätzungen in strukturierten Daten genutzt werden können.

Ein Blick auf die Bedeutung von Netzwerk-Analyse in verschiedenen Bereichen.

Ein neues Modell verbessert die Schätzung der Übertragungsdynamik von Krankheiten.

Ein neuer Algorithmus verbessert das Fehlermanagement in der wissenschaftlichen Forschung.

Ein Blick auf das Logistik-Normal-Dirichlet-Modell für kompositionale Daten.

Dieser Artikel bespricht ein neues Rahmenwerk für effiziente Parameterschätzung mit Transportkarten.

Dieser Artikel untersucht Methoden zur Parameterschätzung in neuen Copula-Familien für ein besseres Modeling.

Kombination von GANs und VAEs für bessere Bildgenerierung.

Wir stellen ein flexibles Modell zur Analyse komplexer sphärischer Zeitseriendaten vor.

Neue Technik kombiniert lose verwandte Daten für bessere Forschungsergebnisse.

Ein Blick auf Bayes'sche und häufige Methoden in der Statistik.

Neuer spektraler Ansatz verbessert multivariate Matérn-Modelle für die Analyse räumlicher Daten.

Erkunde verschiedene Methoden im kausalen Modellieren und ihre Bedeutung für die Forschung.

Die Erkundung geometrischer Perspektiven auf Korrelationsmatrizen für tiefere Einblicke.

Dieser Artikel stellt eine neue Methode zur Auswahl des Radius bei komplexen Datenanalysen vor.

Verstehen der Komplexität und Lösungen in der geospatialen Datenanalyse.

Untersuchen, wie Teile miteinander interagieren, um neue Ergebnisse in komplexen Systemen zu erzeugen.

PORTSEA fördert extreme Wertstatistiken und beeinflusst verschiedene Bereiche und die Bildung.

Dieser Artikel beschäftigt sich damit, wie man zwischen modifizierten und originalen uniformen Verteilungen unterscheiden kann.

Dieser Artikel untersucht Methoden zur Parameterschätzung in neuen Copula-Familien für ein besseres Modeling.

Ein Überblick über Gibbs-Typ Priorisierungen und ihre Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Ein Blick darauf, wie spektrale Methoden für bessere Parameterschätzungen in strukturierten Daten genutzt werden können.

Ein Blick auf die Bedeutung von Netzwerk-Analyse in verschiedenen Bereichen.

Verbesserte Methoden zur Schätzung der Kovarianz verbessern die Datenanalyse in verschiedenen Bereichen.

Eine Studie über effektive Methoden zur Analyse von bipartiten Netzwerken durch U-Statistiken.

Erforschen, wie die Verteilungsregression in verschiedenen Bereichen durch Kernel-Methoden unterstützt wird.