Neuste Artikel für Statistiken

Eine neue Methode verbessert die Bevölkerungszahlen in kleinen Gebieten mit vorhandenen Daten.

Neues Design verbessert die Genauigkeit der Schätzungen von Behandlungseffekten durch die Ausgewogenheit der Kovariaten.

Erforsche, wie Zufallsmatrizen Korrelationen in Finanzzeitreihendaten aufdecken.

Data-Carving verbessert statistische Tests, indem es Daten effizient nutzt, ohne komplizierte Berechnungen.

Erkunde die Rolle von Kumulanten beim Verständnis von Zufalls-Matrizen und ihren vielfältigen Anwendungen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Robustheit in der statistischen Analyse von Ausreissern.

Untersuchen, wie selektive Klassifikatoren Privatsphäre und Vorhersagegenauigkeit bewahren.

Ein Blick darauf, wie verallgemeinerte Transformationen mathematische Systeme prägen.

Ein Blick darauf, wie differentielle Privatsphäre persönliche Informationen bei der Datenanalyse schützt.

Selbstabweisende Zufallswege erkunden, um die Abtasteffizienz in komplexen Systemen zu verbessern.

Dieser Artikel behandelt effiziente Methoden zum Testen von Kointegration für die Analyse wirtschaftlicher Zeitreihen.

Eine neue Methode verbessert die Schätzung in der medizinischen Bildgebung mit iterativen Techniken.

Ein tiefer Einblick in die Komplexität von Modellen und deren Einfluss auf die Leistung.

Untersuche die Beziehung zwischen spektralem Abstand und Krümmung in monotonen Markow-Ketten.

Eine neue Methode kombiniert Modellschätzungen für bessere Zuverlässigkeit und Genauigkeit.

Untersuchen, wie wirtschaftliche Faktoren die Mietpreise in den Stadtteilen nach der Krise beeinflussen.

Ein neues Verfahren verbessert die numerische Merkmalskodierung in Empfehlungssystemen.

Ein Blick auf die Diskrepanz und ihre Rolle in doppelt unendlichen Matrizen und numerischer Integration.

CANVI verbessert die Vorhersagezuverlässigkeit in der variationalen Inferenz für verschiedene Anwendungen.

Erforschung von generativen Modellen und Herausforderungen bei der Dichteschätzung und dem Überanpassen von Mannigfaltigkeiten.

Ein Blick auf chordale Graphen-Polytopen und das Rhombus-Kriterium.

Ein praktischer Blick auf neue Vorhersageintervalle für statistische Modelle.

Ein Überblick über Wahrscheinlichkeitsmasse, Zufallsvariablen und deren Bedeutung in verschiedenen Bereichen.

Neue Methoden verbessern die Datenanalyse ohne traditionelle Likelihood-Funktionen.

Methoden zur Schätzung von Durchschnitten aus komplexen, unendlichen-dimensionalen Daten.

Lerne effektive Methoden für genaue statistische Schätzungen in endlichen Populationen.

Einführung von innovativen Tests zur Analyse von sphärischen und hypersphärischen Datenverteilungen.

Eine Übersicht über monotone SPDEs, ihre Rauscharten und numerische Lösungen.

Ein Blick auf die Effektivität und die Grenzen von spektralem Clustering.

Untersuchung des Einflusses von Stichprobengrösse und Rauschen auf die Genauigkeit der logistischen Regression.

Ein neuer Ansatz zur Messung von Datenabweichungen verbessert Machine-Learning-Anwendungen.

Erfahre, wie der EB-TC-Algorithmus dabei hilft, die besten Entscheidungen effektiv zu erkennen.

Eine Methode zur Verbesserung der Inferenzgenauigkeit trotz Modellfehlspezifikation mit robusten Statistiken.

Ein Blick auf bivariate PID in Poisson- und multinomialen Systemen.

Erforschung von Wellenverhalten und Intensitätsverteilungen in chaotischen Hohlräumen.

Lern, wie die Faktorisierung von binären Matrizen die Datenkomplexität reduziert und dabei wichtige Informationen bewahrt.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit den Komplikationen, die beim Reinigen von lauten Daten für maschinelles Lernen auftreten.

Eine neue Methode verbessert die Auswahl von Kovariaten bei der Schätzung kausaler Effekte.

AUC-opt zielt darauf ab, die Fläche unter der ROC-Kurve für Klassifikationsmodelle zu verbessern.

Ein neues Verfahren kombiniert DNNs und GPs, um die Vorhersagegenauigkeit und die Schätzung der Unsicherheit zu verbessern.