Neuste Artikel für Statistiken

Eine frische Methode für bessere Datenanalyse in komplexen Datensätzen.

Untersuchung der Magnetisierung und Parameterschätzung in komplexen Systemen.

Ein Blick auf lokale empirische Prozesse und ihre Rolle bei der Fehlerkontrolle.

Dieser Artikel stellt eine Methode vor, um mehrere Merkmalsgruppen für prädiktives Modellieren zu gewinnen.

Gibbs-Sampling verbessert die Effizienz des Multi-Objekt-Trackings und vereinfacht komplexe Schätzprozesse.

PCR verwenden, um rauschen Daten zu analysieren und die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.

IWA-Updates verbessern die Algorithmusleistung, indem sie kleine Anpassungen je nach Wichtigkeit der Aufgabe vornehmen.

Forschung zeigt neue Methoden, um Ellipsoide an zufällige Datenpunkte anzupassen.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit Verbesserungsmethoden für die Optimierung unsicherer Daten.

Dieser Artikel untersucht das isoperimetrische Problem und seine Bedeutung in der Geometrie.

Dieser Artikel behandelt Importance Sampling und dessen Rolle beim Schutz der Datensicherheit.

Neue adaptive Methoden verbessern die bayesianische Inferenz mit Hamiltonischem Monte Carlo.

Ein Überblick über strukturierte Fehlzeiten in der Gesundheitsforschung und ihre Auswirkungen.

Dieser Artikel untersucht die Momente von Artin-Schreier-Funktionen in verschiedenen Familien von algebraischen Kurven.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Stichprobenahme von Gitterpunkten in Polytope.

Ein Blick auf ein Kartenspiel, bei dem man raten muss, und seine Strategien.

Eine Übersicht über Herausforderungen und Strategien bei Multi-Armed-Bandit-Problemen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Vorhersagezuverlässigkeit bei komplexen Datenanalysen.

Untersuchung der Schwächen des zufälligen Rundens in den kanadischen Volkszählungsdaten.

Die Merkmalsauswahl vereinfacht die Datenanalyse, indem sie wichtige Variablen identifiziert.

Die Verbindung zwischen neuronalen Netzwerken und Feldtheorien erkunden, um bessere Einblicke zu gewinnen.

Ein Blick darauf, wie der geometrische Median bei robuster Datenanalyse hilft.

Untersuche die Rolle der Überlebenswahrscheinlichkeit in Finanzen, Versicherungen und Systemstabilität.

Eine Methode zur Lokalisierung von Wechselpunkten in stückweisen Polynommodellen mit Unsicherheitsquantifizierung.

Untersuchen, wie Anreize statistische Praktiken in wissenschaftlichen Studien beeinflussen.

Einführung eines Rahmens, um spärliche Regularisierung durch glatte Optimierungstechniken zu vereinfachen.

Die Struktur und Anwendungen von balancierten Permutationen in der Mathematik erkunden.

Dieses Papier untersucht irreführende Datenverbindungen und deren Einfluss auf die Entscheidungsfindung.

Lern was über Hamiltonian Monte Carlo und seine Anwendungen in Statistik und Wissenschaft.

Lern, wie man die Modellanpassung mit Methoden wie der Weibull-Verteilung bewertet.

Erforschen, wie Fermat-Abstände die Datenanalyse und Clustertechniken verbessern.

Eine neue Methode zur Schätzung von Diffusionskoeffizienten mit Ridge-Schätzern.

Ein Blick auf neue Methoden zur effizienten Datenwiederherstellung aus Matrizen mit niedrigem Rang.

Ein neuer Ansatz verbessert Deep-Learning-Modelle für nichtparametrische Regression durch adversariales Training.

Lern was über Spike-and-Slab-Prior und deren Anwendungen in der bayesianischen linearen Regression.

Ein Blick auf die Bedeutung von Permutationen und Mustern in der Datenanalyse.

Dieses Papier stellt Methoden vor, um Unterschiede zu testen und Veränderungen in nicht-euklidischen Daten zu erkennen.

Neue Methoden verbessern die Effizienz und Genauigkeit beim Sampling in der Statistik.

TimeGNN verbessert die Vorhersagegenauigkeit, indem es dynamische Graphen nutzt, um sich ändernde Beziehungen festzuhalten.

Eine Analyse der Entscheidungsfindung beim Glücksspiel mit begrenzten Informationen.