Mathematik - Statistik-Theorie

Eine Übersicht über gleitende Durchschnitte und deren Anwendungen in realen Daten.

Eine neue Methode, um Gesundheitszustände mithilfe von ECG-Zeitseriendaten zu unterscheiden.

Eine Studie über die Faktoren, die die Geburtenraten in verschiedenen Ländern beeinflussen.

Lern, wie die Schätzung des Dichteverhältnisses hilft, Daten Gruppen effektiv zu vergleichen.

Ein Blick auf bayesianische und frequentistische Ansätze zur Schätzung von Unsicherheit.

Fehlende Daten mit innovativen Regressionsmethoden angehen, um präzise Einblicke zu gewinnen.

Dieser Artikel behandelt die Rolle und Herausforderungen von hypo-elliptischen stochastischen Differentialgleichungen.

Die Kombination aus klassischen und quantenmechanischen Methoden verbessert die Rissdetectation in Betonstrukturen.

Ein neues statistisches Modell, das die Datenanalyse in verschiedenen Bereichen verbessert.

Eine einheitliche Methode vorstellen, um die Beziehungen zwischen Wohlstand und Konsum zu untersuchen.

Hier ist das Lorenz P-P-Diagramm zur Bewertung der stochastischen Dominanz zweiter Ordnung in Verteilungen.

Ein Blick auf die Bedeutung und Analyse von Extremwerten in funktionalen Daten.

Lern, wie du mit Änderungen im Datenverhalten umgehst, um bessere Vorhersagen zu treffen.

Dieser Artikel stellt eine neue Schätztechnik für exponentielle Verteilungen vor.

Diese Studie behandelt Eigenvektoren, Methoden zur Datenanalyse und Herausforderungen bei kleinen Eigengaps.

Fortschritte bei Testmethoden verbessern das Verständnis von Variablenbeziehungen.

Das Benfordsche Gesetz zeigt, wie natürliche Daten die Erwartungen bei der Verteilung von Ziffern übertreffen.

Untersuchen, wie zwei Variablen zusammenhängen, um bessere Datenanalysen mit bedingten Verteilungen zu machen.

Erforsche die Entwicklung und Bedeutung von Radar-Puls-Kompressionstechniken.

Eine Methode, um zu schätzen, wie Wahrscheinlichkeitsmasse zusammenhängen und sich mit Regularisierung anpassen.

Ein neues Modell verbessert das Ranking durch paarweise Vergleiche in verschiedenen Bereichen.

Einführung effektiver Statistiken zum Testen von Kovarianzstrukturen in hochdimensionalen Daten.

Untersucht, wie die Datenmenge die Leistung von k-nächste Nachbarn-Algorithmen beeinflusst.

Diese Studie verbessert Ensemble-Kalman-Filter durch eine neuartige Resampling-Technik.

Ein neuer Ansatz zur Schätzung durchschnittlicher partieller Effekte in der Datenanalyse mithilfe von Machine-Learning-Techniken.

Eine neuartige Methode zur Analyse kausaler Beziehungen mit teilweise homoskedastischen linearen SEMs.

Neue Methoden verbessern den Datenvergleich in sich wandelnden Umgebungen.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit dem halb-Cauchy-Vorwissen und dessen Wirksamkeit bei der Schätzung von Parametern.

Diese Arbeit stellt eine neue Methode vor, um komplexe PDEs mit Hilfe von neuronalen Netzwerken zu lösen.

Eine strukturierte Rahmenbedingungen für bessere Modellauswahl und Fehlermanagement einführen.

Dieser Artikel behandelt die neuesten Fortschritte bei Kopula-Familien und deren Anwendungen.

Ein neuer Ansatz zum Umgang mit unvollständigen Daten in Gesundheits- und Ingenieurstudien.

Simulationsmethoden liefern wertvolle Einblicke für statistische Forschungen und reale Anwendungen.

In diesem Artikel werden Methoden zum Vergleichen von Variablenauswahl- und Ranking-Techniken in der Datenanalyse behandelt.

Lerne neue Methoden zur Analyse komplexer Zeitseriendaten.

Ein Blick auf periodische autoregressive Modelle und ihre Anwendungen bei verrauschten Daten.

Erforscht eine Methode zur zuverlässigen Schätzung bei komplexen Daten mit wechselseitigen Zufallsvariablen.

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.