Statistik

Eine Studie zur Verbesserung der Platzierung von Fallen für ein besseres WNV-Monitoring.

Untersuchen, wie Alter und Mutationen myeloproliferative Neoplasien beeinflussen.

Bayesian Emulations verbessern die Entscheidungsfindung bei der Kontrolle von Erdölbohrungen unter Unsicherheit.

Eine Methode, um Überhitzung bei Marine-Motoren unter wechselnden Bedingungen zu erkennen.

Forscher verbessern die Zuverlässigkeitsprüfung von Einweggeräten mit innovativen statistischen Methoden.

Eine Studie über fortgeschrittene Methoden zur Bewertung der Beiträge von Basketballspielern.

Eine detaillierte Analyse der Leistungsentwicklung im ODI-Cricket über 36 Jahre.

Eine Studie stellt ein Modell vor, um die Ausbreitung von COVID-19 in verschiedenen Regionen abzuschätzen.

Neue Methode verbessert die Effizienz beim Vergleichen von komplexen Datensätzen.

Ein neues Framework verbessert das Hypothesentesten in additiven Regressionsmodellen.

Ein Blick auf wichtige Datenpipeline-Tools und ihre Rollen im Datenengineering.

Ein neuer Ansatz verbessert die Effizienz von MCMC-Sampling durch die Verwendung von Riemannscher Geometrie.

Dieser Artikel diskutiert innovative Methoden für eine bessere statistische Analyse von gruppierten Daten.

Lern, wie Datenaugmentierungsalgorithmen die Datenanalyse und den Modellaufbau verbessern.

Eine neue Methode kombiniert Divide-and-Conquer MCMC mit Diffusionsmodellen für besseres Sampling.

Dieser Artikel bespricht Methoden, um effektiver aus komplexen hochdimensionalen Daten zu sampeln.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit den Herausforderungen, Fairness im maschinellen Lernen über verschiedene demografische Gruppen hinweg zu erreichen.

Ein Modell vorstellen, das baumbasierte Transformationen kombiniert, um effektive Ergebnisse zu erzeugen.

Neue Solver für effizienten optimalen Transport im maschinellen Lernen vorgestellt.

Untersuchen, wie das Training die Modellleistung in adversarialen Situationen beeinflusst.

Ein neuer Ansatz zum Clustern mithilfe von Multi-View-Stochastischen Blockmodellen.

Innovativer Ansatz zur Erstellung effektiver Akquisitionsfunktionen für Bayesianische Optimierung.

Ein Blick darauf, wie Bayessche Optimierung mit hochdimensionalen Herausforderungen umgeht.

Forscher nutzen FlowMM, um neue kristalline Materialien effizient vorherzusagen und zu erstellen.

Eine neue Methode verbessert das Markov-Modell, indem sie Einschränkungen bei der Analyse komplexer Zeitreihendaten angeht.

Eine neue Methode verbessert die Bewertung von Behandlungen für personalisierte Medizin.

Eine Studie über die Verringerung von kontrafaktischem Schaden in Entscheidungswerkzeugen.

KI verbessert die Behandlungsoptionen in klinischen Einrichtungen mithilfe von RCT-Daten.

Eine neue Methode macht die Analyse von Ursache-Wirkung-Beziehungen effizienter und leichter handhabbar.

Ein Leitfaden zur Verwendung von Permutationstests für die statistische Analyse in Regressionsmodellen.

Lerne, wie verstärkte konforme Vorhersage das Verständnis von Unsicherheit in Modellen verbessert.

Lerne, wie das Zusammenführen von Datentypen die Forschungsgenauigkeit in verschiedenen Bereichen verbessert.

Diese Forschung entwickelt Methoden für eine faire Ressourcenverteilung trotz begrenztem Nutzerfeedback.

Ein Blick darauf, wie der Estimand-Rahmen die Analyse von klinischen Studien verbessert.

Ein neuer Ansatz, um komplexe menschliche Verbindungen durch fuzzy Soziale Netzwerk Analyse zu verstehen.

Eine Studie darüber, wie Park-and-Ride Staus und Emissionen reduzieren kann.

Information hat grossen Einfluss auf Entscheidungsprozesse in verschiedenen Bereichen.

Das Benfordsche Gesetz zeigt komische Muster bei den ersten Ziffern in Datensätzen.

Ein Verfahren zur detaillierten Signal Analyse über Zeit und Frequenz.

Neue Methoden verbessern das Verständnis des Universums durch Daten zur schwachen Gravitationslinsenwirkung.

Erforschen von effizienten statistischen Methoden für bessere Vorhersagen im maschinellen Lernen.

Ein detaillierter Blick auf die Leistung des Kleinste-Quadrate-Schätzers unter Einschränkungen.

Die Analyse des Verhaltens des Elo-Bewertungssystems und dessen Einfluss auf Wettkämpfe.

Die Rolle klarer Definitionen in der statistischen Analyse untersuchen.

Verstehen, wie der Kontext die Entscheidungsfindung beeinflusst durch kontextuelle Kontinuumsbanditen.

Neue Algorithmen verbessern das Verständnis von Variablenbeziehungen in der Kausalerkennung.

Diese Forschung behandelt die Rolle von föderiertem Lernen beim Schutz der Privatsphäre während der Datenanalyse.

Neue Methoden für statistische Tests bei gleichzeitiger Datenprivatsphäre durch föderiertes Lernen.