Mathematik - Statistik-Theorie

Ein Blick auf strukturierte Kovarianzmatrizen und ihre Rolle bei der Analyse von Variablenbeziehungen.

Untersuchung der Auswirkungen von spärlichen Zufallsprojektionen auf die Analyse von hochdimensionalen Daten.

Ein detaillierter Blick auf Clustering-Methoden und ihre Definitionen.

Entdecke vereinfachte Methoden zur Berechnung von Kreuzteilableitungen in komplexen Funktionen.

Forschung zu neuronalen Netzwerken zeigt Verhaltensweisen von schwer-taillierten Verteilungen.

Eine neuartige Filtertechnik für nicht-Gaussian Systeme vorstellen.

Eine neue Methode geht die Herausforderungen des Datenschutzes bei der genauen Schätzung von U-Statistiken an.

Ein Blick auf die symbolische Datenanalyse und ihre Anwendung in verschiedenen Bereichen.

Ein Blick auf Zufallsvariablen und Markov-Ketten in verschiedenen Bereichen.

Diese Studie konzentriert sich darauf, den Regularitätsindex für diskrete Pareto-Verteilungen zu schätzen.

Erfahre, wie MROSS die Datenklassifizierung verbessert und die Kosten für die Berechnung senkt.

Lerne, wie Eigenwerte und Korrelationsmatrizen bei der Datenanalyse helfen.

Ein neues Modell verbessert die Analyse von Überlebensdaten mit Formbeschränkungen.

Eine neue Methode zur Schätzung von Hochdichtebereichen in komplexen Datensätzen.

Ein neuer Ansatz zur effektiven Dimensionsreduktion in Klassifikationsaufgaben.

Matching-basierte Politiklernen verbessert die Zuweisung von Behandlungen basierend auf individuellen Eigenschaften.

Erkunde die Herausforderungen, sich an sich ändernde Belohnungen bei Entscheidungen anzupassen.

Untersuchen von Techniken zur Modellierung und zum Verständnis von Multiskalen-Systemen mithilfe von SDEs und Parameterschätzung.

Analysieren, wie individuelle Eigenschaften die Reaktionen auf Medikamente durch statistische Methoden beeinflussen.

Ein Leitfaden zur Schätzung der integrierten Volatilität und ihrer Bedeutung für Anleger.

Ein Rahmenwerk, um kausale Zusammenhänge in extremen Szenarien zu analysieren.

Untersuchung schnellerer Methoden für den Zwei-Stichproben-Test mit zufälligen Fourier-Features.

Das Benfordsche Gesetz zeigt komische Muster bei den ersten Ziffern in Datensätzen.

Neue Methoden verbessern das Vertrauensintervall in der hochdimensionalen Statistik.

Ein Blick auf Sensitivitätstests und deren Einfluss auf die Materialsicherheit.

Ein Werkzeug zur gleichzeitigen Variablenauswahl in bayesianischen Regressionsmodellen.

Ein Blick auf die Bedeutung von Sub-Weibull-Verteilungen in der Datenanalyse.

Die MGMC-Methode verbessert die Effizienz beim Sampling komplexer Gaussscher Verteilungen.

Dieses Papier beschäftigt sich mit der Erstellung von Vertrauensbändern für die Spektraldichte in stationären Zeitreihen.

Erforschung fortgeschrittener Techniken für gleichmässige Stichproben in komplexen geometrischen Formen.

Ein Blick darauf, wie Informationskompression bei Entscheidungen in komplexen Spielumgebungen hilft.

Dieser Artikel untersucht Bayes-Posterioren in nichtlinearen inversen Problemen aus einer frequentistischen Sicht.

Dieser Artikel untersucht Modelle, die Tierbewegungen mit Populationsdaten verbinden.

Innovative Techniken verbessern die Entfernung von Rauschen aus Bildern mithilfe von gelernten Operatoren.

Lern, wie man Funktionen aus Daten in dynamischen Systemen mit verschiedenen Modellen schätzt.

Neue Modelle verbessern die Schätzmethoden für gewöhnliche Differentialgleichungen mit Hilfe von Beobachtungsdaten.

Ein Blick auf die Bedeutung und das statistische Verhalten von Graphschnitt.

Ein neuer Ansatz verbessert die Genauigkeit bei der Schätzung des biologischen Alters aus DNA-Methylierung.

Lerne, wie Huber bedeutet, einen stabilen Durchschnitt in Daten mit Ausreissern zu liefern.

Lern, wie die Zeitreihenanalyse dabei hilft, zukünftige Trends vorherzusagen.