Todos

• Einfache Methoden
  • Mechanistisch
    • ✅ Kompartmentalisierende Modelle
      • ✅ SIR-Modelle
      • ✅ SEIR-Modelle
    • ✅ Agentenbasierte Modellierung
    • ✅ Metapopulationsmodelle
    • Netzwerkbasierte Modelle
    • Gewöhnliche Differenzialgleichungen
  • Statistisch
    • ✅ Generalisierte lineare Modelle
    • ✅ Generalisierte additive Modelle
    • ✅ ARIMA-Modelle
    • ✅ Cox-Modelle
    • ✅ Kalman-Filter
  • Bayessch
    • ✅ Hierarchisch-Bayessche Modelle
    • ✅ Bayessche Zustandsraummodelle
    • ✅ Gaussprozessregression
    • ✅ Bayessche kompartmentalisierende Modelle
    • ✅ Bayessche Netzwerke
    • ✅ Bayessche Inferenz
  • Maschinenlernen
    • Random Forrest
    • Gradientenverstärkung
    • Support-Vector-Maschine
    • k-Nearest Neighbor
    • Elastische Netzregression
    • Rekurrente neuronale Netze
  • Tiefes Lernen
    • Long Short-Term Memory
    • Zeitfaltungsnetze
    • Faltungsnetze
    • Transformermodelle
    • Graphen-informierte neuronale Netze
    • Autoencoder
    • MCP-Server
    • Retrieval-Augmented Generation
  • Hybride Methoden
    • Bayesische Kalibration
    • Neurale gewöhnliche DIfferenzialgleichungen
    • Physik-Informierte Neuronale Netze (Oder gleich allgemeiner "Wissenschaftsinformierte ..."?)
    • Statistische Emulatoren
    • Ensemblelernen
  • Kausale Inferenz
    • Differenz-von-Differenzen-Methode
    • 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
• Kompositmethoden
• Präsentation Auftaktveranstaltung