Neuste Artikel für Statistiken

Adaptive Sample Splitting verbessert die Genauigkeit und Zuverlässigkeit in der prädiktiven Modellierung.

Einführung von SPCA, um komplexe Datensätze mit wiederholten Eigenwerten besser zu verarbeiten.

In diesem Artikel geht's um nicht-parametrische Tests zur Analyse von Symmetrie in Daten.

Monte-Carlo-Methoden verbessern Vorhersagen in der Physik und gehen Herausforderungen bei Simulationen und Parameteroptimierung an.

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

Forschung zu Kantenüberschneidungen in topologischen Graphen zeigt wichtige strukturelle Erkenntnisse.

Eine Studie über 2-Brücken-Knoten, die sich auf Genus und Kreuzungszahlen konzentriert.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen von Sprachmodellen mit kleineren Beispielsgruppen.

Dieser Artikel untersucht, wie Zufälligkeit die Trainingsergebnisse von Machine-Learning-Modellen beeinflusst.

Ein Blick auf intervall-offene Mengen und ihr Umschaltverhalten.

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.

Neue Methoden verbessern das Clustering von komplexen funktionalen Daten.

Kausales Lernen zeigt Ursache-Wirkung-Beziehungen in der Datenanalyse auf.

R enyi-Entropie hilft, die Vielfalt in Ökosystemen und anderen komplexen Systemen zu quantifizieren.

Kollidierer-Bias kann Forschungsergebnisse über den Zusammenhang zwischen Exposition und Ergebnis irreführen.

CoxKnockoff verbessert die Merkmalsauswahl in der Überlebensanalyse und kontrolliert gleichzeitig falsche Entdeckungen.

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

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

Beta-Bäume verbessern, wie wir komplexe, mehrdimensionale Daten visualisieren und zusammenfassen.

Ein Blick auf die Max-U-Exp-Verteilung und ihre Rolle in gemischten Poisson-Prozessen.

Entdeck, wie IML Datenanalyse in klare Erkenntnisse verwandelt.

Die VC-Dimension hilft dabei, die Lernfähigkeiten eines Modells anhand von Beispielen zu bewerten.

Diese Studie untersucht das Rauchverhalten und die Einflussfaktoren auf das Tabakrauchen in Indien.

Ein Blick darauf, wie Systeme in Markov-Prozessen von Unordnung zu Ordnung wechseln.

Lern, wie Strukturbrüche Einfluss auf prädiktive Regressionsmodelle in der Wirtschaft haben.

Dieser Artikel stellt eine neue Schätztechnik für exponentielle Verteilungen vor.

Eine neue Methode zur genauen Schätzung fehlender Daten in statistischen Analysen.

Neue Techniken verbessern die kausale Inferenz trotz unbeobachteter Störfaktoren und komplexer Beziehungen.

Ein Blick darauf, wie Kovarianzmatrizen das Datenverhalten mit statistischen Prinzipien verbinden.

Eine Übersicht über V-monotone Unabhängigkeit und ihre Bedeutung in der Wahrscheinlichkeitstheorie.

Dieser Artikel behandelt fortgeschrittene Techniken zur Erkennung von Anomalien in multivariaten Zeitreihen.

Neue Indizes bieten frische Einblicke in die Einkommensungleichheit zwischen verschiedenen Gruppen.

Neue Methoden verbessern das Verständnis des Verhaltens und der Abhängigkeiten von Zufallsmatrizen.

Untersucht Banditen-Feedback und dessen Auswirkungen auf Machine-Learning-Modelle.

Ein Leitfaden zur Verwendung von Hidden Markov Modellen zur Analyse zeitabhängiger Daten.

Die Kombination von Datenanalyse und Modellprüfung verbessert Einblicke und Entscheidungen.

Die Nutzung von Daten zur Vorhersage von COVID-19 Krankenhausaufenthalten kann die Gesundheitsplanung verbessern.

Lern, wie die Schätzung der Kovarianzmatrix die finanzielle Entscheidungsfindung und Risikomanagement verbessert.