Neuste Artikel für Statistische Modellierung

Ein Leitfaden zur Netzwerk-Inferenz und die Rolle des Hub-Modells bei der Analyse von Gruppendynamiken.

Neue Methoden verbessern die Zuverlässigkeitsanalyse in der Luft- und Raumfahrt mit tiefen gaussschen Prozessen.

Ein neues Modell verbessert die Bewertung von Hagelschäden für Versicherungsunternehmen.

Fortschritte bei Testmethoden verbessern das Verständnis von Variablenbeziehungen.

Eine neue Methode zur Schulung von MFA verbessert die Effizienz bei der Analyse hochdimensionaler Daten.

Dieser Artikel beleuchtet die Rolle von aktivem Lernen in der globalen Sensitivitätsanalyse für eine bessere Datensammlung.

Neue Methoden verbessern das Verständnis der Behandlungseffekte an verschiedenen Standorten.

UQSA hilft Forschern, Unsicherheiten in biologischen Modellen zu quantifizieren und die Sensitivität zu analysieren.

Ein Werkzeug zum Studieren von evolutionären Merkmalen über Arten hinweg mit fortschrittlichen Modellierungstechniken.

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.

Eine Methode zur Bewertung der Datenanpassung mithilfe von Monte-Carlo-Simulationen.

Verbesserung der Gruppentestmethoden für bessere Gesundheitsresultate während Krisen.

Überblick über Volatilitätsmodelle in Geografie, Finanzen und Umweltwissenschaften.

Dieser Artikel bespricht, wie Sprachmodelle helfen können, Optimierungsaufgaben zu verbessern.

Neue Modelle erzeugen realistische Daten in verschiedenen Bereichen und Anwendungen.

Dieser Artikel untersucht Methoden zur Parameterschätzung in neuen Copula-Familien für ein besseres Modeling.

Wir stellen ein flexibles Modell zur Analyse komplexer sphärischer Zeitseriendaten vor.

Ein Blick auf die Bedeutung von Netzwerk-Analyse in verschiedenen Bereichen.

Eine neue Methode, die Informationstheorie nutzt, um Gemeinschaften in Hypergraphen zu identifizieren.

Forschung zeigt die Grenzen von MCMC-Methoden beim effektiven Verbinden von bipartiten Graphen.

Erkunde verschiedene Methoden im kausalen Modellieren und ihre Bedeutung für die Forschung.

Eine umfassende Studie über die Auswirkungen von Niederschlägen in den Westghats im südlichen Indien über ein Jahrhundert.

Eine Studie über das Lernen von Gaussian-Mischungen bei gleichzeitiger Wahrung der individuellen Datensicherheit.

Diese Forschung konzentriert sich darauf, Unsicherheit in Vorhersagen mithilfe von bayesscher Inferenz einzubeziehen.

Die Rolle des Klimas bei Fichtenborkenkäfer-Ausbrüchen mit fortgeschrittener statistischer Modellierung analysieren.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz bei der komplexen Datenanalyse mit gewichteten Riesz-Teilchen.

GAM-DVQR verbessert Wettervorhersagen, indem es komplexe Zusammenhänge zwischen Variablen erfasst.

Untersuchung, wie Rydberg-Atome die Ausbreitung von Infektionen in komplexen Systemen widerspiegeln.

Ein neuer Ansatz, um die Sterblichkeit vorherzusagen und die Katastrophenreaktion zu verbessern.

Lerne, wie man Parameter für schwer-taillierte Daten mit stückweisen Pareto-Verteilungen schätzt.

Techniken erkunden, um realistische Daten mit Autoencodern und Copula-Modellen zu generieren.

Lern was über ROMC und seine Anwendung in der wahrscheinlichkeitfreien Inferenz.

Ein Blick auf spatio-temporale Modelle in der Datenanalyse.

Regionale additive Modelle vereinfachen die Datenanalyse, indem sie komplexe Wechselwirkungen klarer darstellen.

Eine Analyse von Model-Checking-Strategien in der Statistik.

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

MPHD verbessert die Bayesian-Optimierung, indem es Wissen aus verschiedenen Bereichen nutzt, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Neue Entwicklungen verbessern die Analyse von Gibbs-Prozessen und deren Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Eine neue Methode zur effektiven Messung der Werreichweite.