Statistik

Eine Studie über die Veränderungen der Waldbiomasse von 1990 bis 2019 in New York.

Diese Studie zeigt, wie Sozio-Demografie regionale Beziehungen über die Geografie hinaus beeinflusst.

Neues Framework verringert Unsicherheiten in Klimavorhersagen, indem es die Effekte von Aerosolen analysiert.

Das Team Jumbo-Visma revolutioniert die Energievorhersagen für Fahrer mit Datenmodellen.

Forscher haben eine Methode vorgestellt, um die Auswirkungen von Behandlungszeitpunkten auf Krankenhausbesuche zu analysieren.

Eine Methode zur Analyse von multidimensionaler Armut auf lokaler Ebene.

Die Studie bewertet bayesische Methoden zur Analyse von Typ-2-Diabetes bei Kindern mit EHR-Daten.

XL-MIMO-Technologie verbessert die Netzwerkqualität in überfüllten Umgebungen.

Neue Methoden verbessern die Effizienz der Datensammlung und die Genauigkeit der Einsichten.

Ein klarer Blick darauf, wie die Hauptstratifizierung die Behandlungseffekte in der Forschung aufzeigt.

Eine klare Übersicht über Crossover-Designs und ihre Bedeutung in der Forschung.

Neues Framework verringert Unsicherheiten in Klimavorhersagen, indem es die Effekte von Aerosolen analysiert.

Ein Blick auf die Vorteile von VC-wTGS für komplexe Datenanalysen.

Hier ist der PX-ECME-Algorithmus für bessere Leistung bei logistischer Regression.

Eine Untersuchung der Leistung des Metropolis-Adjusted Langevin Algorithmus beim Sampling.

Ein Vergleich von HMC und MALA für effizientes Sampling aus komplexen Verteilungen.

MethaneMapper verbessert die Erkennung von Methanemissionen mit fortschrittlichen Deep-Learning-Techniken.

Verbesserung von Gaussian Prozessen durch innovative Selbst-Destillations-Techniken.

Ein Überblick über neuronale Netzwerke, ihre Struktur und wie sie aus Daten lernen.

Dieser Artikel behandelt Multilabel-Ranking und die Bedingungen für das Lernen in der Maschinenlernen.

Forscher haben eine Methode vorgestellt, um die Auswirkungen von Behandlungszeitpunkten auf Krankenhausbesuche zu analysieren.

Dieser Artikel bespricht paarweise Rankings und ihre Wirksamkeit in verschiedenen Anwendungen.

Eine neue Methode, um SAGE-Werte effizienter zu berechnen, indem man kausale Strukturlernen nutzt.

Die Fiedler-Regularisierung verbessert die Leistung von neuronalen Netzen, indem sie Überanpassung effektiv angeht.

Ein klarer Blick darauf, wie die Hauptstratifizierung die Behandlungseffekte in der Forschung aufzeigt.

Diese Studie zeigt, wie Sozio-Demografie regionale Beziehungen über die Geografie hinaus beeinflusst.

N-Mischmodelle verbessern die Schätzungen von Tierpopulationen, indem sie Erkennungsfehler berücksichtigen.

Neues Framework verringert Unsicherheiten in Klimavorhersagen, indem es die Effekte von Aerosolen analysiert.

Forscher bringen innovative Methoden zur Analyse von Einkommensungleichheit mit Hilfe von verallgemeinerten Lorenz-Kurven.

Forscher haben eine Methode vorgestellt, um die Auswirkungen von Behandlungszeitpunkten auf Krankenhausbesuche zu analysieren.

Ein Blick auf die Vorteile von VC-wTGS für komplexe Datenanalysen.

Dieser Artikel beleuchtet, wie historische Daten die Wirksamkeit von HIV-Behandlungen einschätzen können.

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 behandelt eine Methode zur Verbesserung von Schätzungen der Delfinpopulation mit Hilfe fortschrittlicher Techniken.

Erforsche eine neue Methode zur Analyse von Behandlungseffekten über die Zeit.

Forscher kombinieren Daten und Strategien für bessere NBA-Vorhersagen.

Die Genauigkeit von Gesundheitsdaten während der COVID-19-Pandemie analysieren.

Forscher bringen innovative Methoden zur Analyse von Einkommensungleichheit mit Hilfe von verallgemeinerten Lorenz-Kurven.

Ein Blick auf die Bedeutung und Herausforderungen von ECMWF-Reanalyse-Daten.

Neue Methoden verbessern die Vertrauensintervalle für die verallgemeinerte Lorenz-Kurve.

Untersuchen von linearen Regressionsmethoden bei hochdimensionalen Daten und korrelierendem Rauschen.

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

Lern, wie Proxy-Variablen helfen, versteckte kausale Beziehungen in der Forschung zu entdecken.

Ein Blick auf den hierarchischen indischen Buffet-Prozess und seine Anwendungen.

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