Statistik

Lern, wie A/B-Tests Entscheidungen im Business verbessern und Nutzererlebnisse optimieren können.

Neue Erkenntnisse über die Auswirkungen der Omikron-Variante auf die öffentliche Gesundheit.

Dieser Artikel untersucht Skill-Modelle im Darts mit empirischen Bayes-Methoden zur Spieleranalyse.

Ein neuer statistischer Ansatz verbessert die Schätzungen der Sterblichkeitsraten bei unter Fünfjährigen in verschiedenen Altersgruppen.

Erfahre, wie maschinelles Lernen dabei hilft, Fahrzeugversicherungsansprüche vorherzusagen und faire Prämien festzulegen.

Ein Framework, das die Genauigkeit von Soft-Sensoren in industriellen Anwendungen verbessert.

Forschung zeigt, dass Luftverschmutzung unterschiedliche Auswirkungen auf verschiedene Gruppen hat.

Eine neue Methode verbessert die Analyse von Behandlungen in klinischen Studien.

SNAMs bieten klarere Einblicke in Vorhersagen von maschinellem Lernen.

Eine neue Methode verbessert die Datenklassifizierung mit Hilfe von Kovarianzmatrix-Clustering.

Lerne die wichtigsten Konzepte in Optimierung und Sampling für effektive Entscheidungen.

Entdecke innovative Methoden zur Analyse von Längsschnittdaten mit dem lqmix R-Paket.

RESI vereinfacht die Berichterstattung von Effektgrössen in Forschungsstudien.

Ein gezielter Ansatz zur Verbesserung der Genauigkeit der variationalen Inferenz.

Diese Studie hebt Methoden zur Analyse von Gehirnsignalen mithilfe von Kovarianzmatrizen hervor.

Strukturen in Daten durch verbundene Cluster-Methoden untersuchen.

Untersuchung von SMD und SGD für bessere Modellgeneralisierung.

Dieser Artikel behandelt Methoden zur Verbesserung von Vorhersagen mit unausgeglichenen Daten in der Regression.

Lerne, wie die Mannigfaltigkeits-Optimierung die Algorithmen des maschinellen Lernens und die Modellleistung verbessert.

Ein genauerer Blick auf IBNNs und ihre Rolle im Umgang mit Unsicherheit im maschinellen Lernen.

Dieser Artikel hebt die Rolle von nicht-separierbaren Kernen in Gauss-Prozessen hervor.

GDKL verbindet Deep Learning und Gauss-Prozesse für bessere Vorhersagen und Unsicherheit.

Ein neuer Ansatz, um Fairness in Regressions-Vorhersagemodellen zu erreichen.

Eine neue Methode verbessert das maschinelle Lernen für kontinuierliche Funktionsdaten.

Dieser Artikel behandelt Methoden zur Verbesserung von Vorhersagen mit unausgeglichenen Daten in der Regression.

Eine Übersicht über zwei Korrelationsmethoden und einen neuen kombinierten Ansatz.

Forschung verbessert die Fähigkeit von neuronalen Netzen, sich an neue Daten anzupassen.

Ein Tool für Forscher, um Veränderungen in Daten über die Zeit zu modellieren.

Neue Methoden verbessern Vorhersagen für die Genesung von Kindern nach Hirnverletzungen mithilfe vorhandener Daten.

Ein neuer statistischer Ansatz verbessert die Schätzungen der Sterblichkeitsraten bei unter Fünfjährigen in verschiedenen Altersgruppen.

Ein neues Modell verbessert, wie wir die Netzwerkverbindungen im Gehirn und ihre anatomischen Merkmale untersuchen.

Umgang mit Messfehlern und Behandlungseffekten in prädiktiven Modellen.

Überprüfung der Zuverlässigkeit und Validierung von Einflussfunktionen in Deep-Learning-Modellen.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage von Krankheitsausbrüchen durch detaillierte Datengenerierung.

Eine Diskussion über die Zusammenführung statistischer Ansätze für eine bessere Datenanalyse.

Ein neuer Ansatz zeigt individuelle Unterschiede in den Behandlungseffekten des Programms.

Methoden zur genauen Berechnung von Durchschnitten und Varianzen trotz fehlender Datenpunkte.

Eine Methode, um spezifische Ergebnisse mit relevanten vergangenen Daten vorherzusagen.

Ein neues Rahmenwerk für bessere statistische Inferenz in Forschung und Analyse.

Ein frischer Ansatz verbessert die Signalsuche in lauten Umgebungen mit begrenzten Daten.

Dieser Artikel hebt die Rolle von nicht-separierbaren Kernen in Gauss-Prozessen hervor.

iPCA bietet ne Methode, um die Beziehungen in gruppierten Daten zuverlässig zu analysieren.

Erforsche Methoden für zuverlässige Vorhersagen im maschinellen Lernen durch Konfidenzintervalle.

Ein Blick auf das Überrisiko und die empirische Risikominderung mit exp-konvexen Verlusten.

Ein Blick darauf, wie Policy Mirror Descent die Entscheidungsfindung in MDPs verbessert.

Ein neuer Algorithmus zur Schätzung von Transformationen bei Datenfehlern.

Ein tiefer Einblick in Modellkonfidenzintervalle und Variablenauswahl in der Statistik.

Techniken, um wichtige Merkmale in komplexen Datensätzen zu identifizieren, sind unerlässlich.