Statistik - Theorie der Statistik

Ein Blick auf spatio-temporale Modelle in der Datenanalyse.

Lern, wie man mit Rauschen in der statistischen Modellierung umgeht, um bessere Analysen zu machen.

Eine Methode, um die Wellenausbreitungszeiten zu analysieren, um die Materialeigenschaften zu verstehen.

Diese Studie präsentiert neue Techniken, um kausale Effekte mit kontinuierlichen Nachbehandlungsvariablen zu verstehen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Datenanalyse in multisite Gesundheitsstudien.

Ein Blick auf das Ziehen von Schlussfolgerungen aus adaptiven Experimenten in der Forschung.

Ein Blick auf Methoden zur Identifizierung von Ursachenfaktoren in der Forschung.

Lerne, wie man K-Funktionsschätzungen mit unbekannten Intensitätsfunktionen misst.

Eine Studie zu effektiven Sampling-Techniken, um die grösste Community zu identifizieren.

Eine neue Methode für bessere statistische Analysen mit Störparametern.

Wir stellen den PRe-Prozess für flexible und valide Datenanalyse vor.

Ein Blick auf bayesianische Methoden zur Analyse von schiefen Datenverteilungen.

Lern, wie CCA dabei hilft, Beziehungen zwischen unterschiedlichen Datensätzen aufzudecken.

Diese Studie untersucht die Faktoren, die die Lernkurven bei Kernel Ridge Regression beeinflussen.

Lern, wie du ungewöhnliche Muster in Daten effizient erkennen kannst.

Lern, wie man Durchschnittswerte effektiv schätzt und vergleicht, indem du fortgeschrittene Techniken benutzt.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Schätzung wichtiger Datenparameter.

Lern, wie man originale Signale aus Rauschen mit statistischen Methoden rausholt.

Erfahre, wie Double Machine Learning Batch-Experimente zur Beurteilung von Behandlungen verbessert.

Neue Methoden verbessern die Schätzung der Behandlungsergebnisse für personalisierte Gesundheitsversorgung.

Eine Übersicht über Bayessche neuronale Netzwerke und ihre Wichtigkeit in der KI.

Erforschung von statistischen Depth-Methoden für fuzzy Daten und deren Anwendungen.

Untersuchen, wie zufällige Mengen und Glaubensfunktionen die Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen beeinflussen.

Forschung zeigt Insights zu Daten mit vielen Merkmalen und Abhängigkeiten.

Untersuchung der Stichprobenkomplexität in der stochastischen Programmierung mit schwerfälligen Verteilungen.

Dieses Verfahren vereinfacht die Schätzung von log-konvexen Dichten mit unabhängigen Komponenten.

Die Komplexitäten und Strategien für das Lernen von neuronalen Netzen bei verschiedenen Datentypen untersuchen.

Ein Blick auf spektrale Algorithmen und deren Rolle bei Vorhersagen im maschinellen Lernen.

Dieses Papier untersucht Fehlergrenzen in hierarchischen bayes'schen Modellen für hochdimensionale Parameter.

Dieses Papier untersucht die Rolle von AMP in der hochdimensionalen Statistik und konzentriert sich auf spärliche und robuste Regression.

Innovative Methoden zur Schätzung von Kovarianzmatrizen bei gleichzeitiger Wahrung der persönlichen Privatsphäre.

Verstehen von Methoden zur Schätzung von Parametern in Diffusionsprozessen in verschiedenen Bereichen.

Lerne Methoden, um zu testen, ob fehlende Daten zufällig sind, indem du Kovarianzmatrizen verwendest.

Ein neuer Ansatz verbessert die Analyse von kausalen Effekten mit mehreren interagierenden Mediatoren.

Ein Blick auf die Komplexität von Artennetzwerken und Genübertragungen.

Untersuchen, wie regelmässige Bewegung die Krankenhausbesuche von COPD-Patienten beeinflusst.

Ein Blick darauf, wie diese Modelle komplexe Datenstrukturen in verschiedenen Bereichen analysieren.

Eine neue Methode verbessert die Analyse der Behandlungseffekte bei kleinen Stichproben.

Ein Blick auf die grundlegende Theorie hinter Deep-Learning-Modellen.

Lern, wie nichtparametrische Regression sich an Einschränkungen anpassen kann, um bessere Vorhersagen zu treffen.