Mathematik - Statistik-Theorie

Forschungsfortschritte in stochastischen Modellen für Fluiddynamik, mit Fokus auf Techniken zur Rauschkalibrierung.

Forschung zeigt, dass es miteinander verbundene Gennetzwerke gibt, und zwar mit einem neuen statistischen Ansatz.

Wir stellen BDEC vor, eine Stichprobentechnik, die für komplexe Wahrscheinlichkeitsverteilungen entwickelt wurde.

Dieser Artikel untersucht interventionalen Wahrscheinlichkeitsverteilungen und deren Rolle in der Kausalität.

Entdeck, wie Technologie die Effizienz und Genauigkeit von Audits verändert.

Lern, wie bayessche Methoden Vorhersagen verbessern, indem sie mit Eingabewidrigkeiten umgehen.

Ein Blick darauf, wie stochastische Blockmodelle helfen, komplexe Netzwerke zu analysieren.

Ein Blick auf die Prinzipien der Maximum-Likelihood-Schätzung in linearen Konzentrationsmodellen.

Lern, wie man kausale Strukturen in komplexen Daten durch gerichtete Grafen analysiert.

Entdeck, wie DNNs Vorhersagen für schwach abhängige Daten verbessern.

Eine neue Methode geht die Herausforderungen in der hochdimensionalen linearen Regression effektiv an.

Dieser Artikel behandelt die Auswirkungen von fehlenden Daten und Sensitivitätsanalysen in der Forschung.

Lerne effiziente und private Methoden zur Schätzung von Entropie in Daten.

Eine Methode, um Änderungen in mehreren Datenströmen genau und schnell zu erkennen.

Die Balance zwischen Datenschutzbedenken und dem Bedürfnis nach effektiver Datenanalyse finden.

Erkunde die Konzepte von Flags und Flagfolds bei der Analyse komplexer Datenstrukturen.

Dieser Artikel erklärt die Herausforderungen von endlich grossen Stichproben in der statistischen Analyse.

Ein Blick darauf, wie Mischmodelle helfen können, komplexe Datensätze zu analysieren.

Eine Analyse von extremen Ereignissen mithilfe von max-stabilen Zeitreihen und Tail-Dependence-Koeffizienten.

Ein innovativer Ansatz, der Offline- und Online-Verstärkungslernen kombiniert, um die Entscheidungsfindung zu verbessern.

Untersuchen, wie die Signaturveränderung die Merkmalsauswahl bei der Lasso-Regression verbessert.

Die Auswirkungen von Datenabhängigkeit auf die Leistung der linearen Regression erkunden.

Neue Methoden zur Bewertung von Strategien mit unvollständigen Daten.

Ein neues Framework verbessert die Vorhersagen trotz unvollständiger Daten.

Ein Blick in die Funktionsweise von tiefen neuronalen Netzwerken und ihrer Komplexität.

Einführung von kausalen Räumen, um unser Verständnis von Kausalität zu verbessern.

Dieser Artikel behandelt wichtige Themen zur Identifizierung von linearen Systemen anhand von Daten.

Dieses Papier präsentiert eine neuartige Methode zur Verteilungsapproximation mithilfe der Kernel-Stein-Diskrepanz.

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

Fortschritte im Verständnis von Teilchenwechselwirkungen in unkonventionellen Umgebungen.

Eine Methode zur genauen Rekonstruktion fehlender Daten in der Funktionalanalyse.

Ein Blick darauf, wie räumliche Punktprozesse helfen, Ereignisse in verschiedenen Kontexten zu modellieren.

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

Ein Blick darauf, wie harmloses Overfitting Machine-Learning-Modelle nutzen kann.

Lerne, wie man Veränderungen in Datenverteilungen mit fortgeschrittenen statistischen Methoden erkennt.

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.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Effizienz des Reinforcement Learnings und minimiert den Datenbedarf.

Eine Methode, die menschliche Einsichten nutzt, um effektives Offline-Verstärkungslernen zu ermöglichen.