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Version vom 20. Januar 2026, 10:11 Uhr
- Einfache Methoden
- Mechanistisch
- ✅ Kompartmentalisierende Modelle
- SIR
- SEIR
- ✅ Agentenbasierte Modellierung
- ✅ Metapopulationsmodelle
- Netzwerkbasierte Modelle
- ✅ Gewöhnliche Differenzialgleichungen
- ✅ Kompartmentalisierende Modelle
- Statistisch
- Generalisierte lineare Modelle
- Generalisierrte additive Modelle
- ARIMA-Modell
- Cox-Modell
- Kalman-Filter
- Bayessch
- Hierarchisch-Bayessche Modelle
- Bayessche Zustandraummodelle
- Gaussprozessregression
- Bayessche kompartmentalisierende Modelle
- Bayessche Netzwerke
- Bayessche Inferenz
- Maschinenlernen
- Random Forrest
- Gradientenverstärkung
- Support-Vector-Maschine
- k-Nearest Neighbor
- Elastische Netzregression
- Tiefes Lernen
- Long Short-Term Memory
- Zeitfaltungsnetz
- Faltungsnetze
- Transformermodelle
- Graphen-informierte neuronale Netze
- Autoencoder
- MCP-Server
- Hybride Methoden
- Bayesische Kalibration
- Neurale gewöhnliche DIfferenzialgleichungen
- Physik-Informierte Neuronale Netze (Oder gleich allgemeiner "Wissenschaftsinformierte ..."?)
- Statistische Emulatoren
- Ensemblelernen
- Kausale Inferenz
- Differenz-von-Differenzen
- Synthetische Kontrolle
- Propensity-Score-Matching
- Instumentalvariablemmethode
- Unterbrochene Zeitserie
- Simulation
- Stochastische Simulation
- Szenarioanalyse
- ✅ Bootstrapping
- Sensitivitätsanalyse
- ✅ Monte-Carlo-Simulation
- Operationelle Voraussage
- Ensemblevorhersage
- Nowcasting
- Exponenzielle Glättung
- Prophet
- Quantilsregression
- Mechanistisch
- Kompositmethoden
- Präsentation Auftaktveranstaltung