Statistik - Theorie der Statistik

Forscher entwickeln Tests, um Diffusionskoeffizienten in komplexen Systemen über die Zeit zu bewerten.

Erforsche, wie nichtlineares Meta-Lernen die Effizienz und Genauigkeit beim Aufgabenlernen verbessert.

Der rSVDdpd-Algorithmus liefert zuverlässige Datenanalysen trotz Ausreissern und Rauschen.

Eine Übersicht darüber, wie Informationsgeometrie Machine-Learning-Techniken verbessern kann.

Lerne effektive Methoden zur Analyse von gruppierten Daten mit Fokus auf Parameterschätzung.

Ein Blick auf den Random Walk Metropolis-Hastings Algorithmus für statistisches Sampling.

Ein neuer Ansatz für bessere Schätzungen in der statistischen Modellierung von komplexen Daten.

Dieser Artikel untersucht zwei Methoden zur Analyse von Datenformen: Informationsgeometrie und Wasserstein-Geometrie.

Robuste Methoden verbessern die Analyse von Einweggeräten und deren Ausfallraten.

Untersuchen, wie menschliches Feedback die Belohnungssysteme bei Entscheidungen beeinflusst.

Identifizierbarkeit und Falsifizierbarkeit sind entscheidend für das Wachstum von bayesianischen Modellen.

Erforschen, wie skalare Erhaltungsgesetze auf die Analyse des Verkehrsflusses angewendet werden.

Die Erforschung von Ginis Mittelwerts-Differenz und seinen Anwendungen in der Zuverlässigkeitstheorie.

Erkunde die Bedeutung und Anwendungen der multivariaten funktionalen Datenanalyse.

Eine Funktion vorstellen, um Informationen und Variabilität in der Verlässlichkeit und Risikoanalyse zu bewerten.

Eine neue Methode hilft dabei, seltene aber einflussreiche Extremereignisse zu analysieren.

Ein Blick auf Mehrschichtnetzwerke und ihren Einfluss auf Interaktionen in verschiedenen Bereichen.

Eine Übersicht über gleitende Durchschnitte und deren Anwendungen in realen Daten.

Eine neue Methode, um Gesundheitszustände mithilfe von ECG-Zeitseriendaten zu unterscheiden.

Eine Studie über die Faktoren, die die Geburtenraten in verschiedenen Ländern beeinflussen.

Lern, wie die Schätzung des Dichteverhältnisses hilft, Daten Gruppen effektiv zu vergleichen.

Ein Blick auf bayesianische und frequentistische Ansätze zur Schätzung von Unsicherheit.

Fehlende Daten mit innovativen Regressionsmethoden angehen, um präzise Einblicke zu gewinnen.

Dieser Artikel behandelt die Rolle und Herausforderungen von hypo-elliptischen stochastischen Differentialgleichungen.

Die Kombination aus klassischen und quantenmechanischen Methoden verbessert die Rissdetectation in Betonstrukturen.

Ein neues statistisches Modell, das die Datenanalyse in verschiedenen Bereichen verbessert.

Eine einheitliche Methode vorstellen, um die Beziehungen zwischen Wohlstand und Konsum zu untersuchen.

Hier ist das Lorenz P-P-Diagramm zur Bewertung der stochastischen Dominanz zweiter Ordnung in Verteilungen.

Ein Blick auf die Bedeutung und Analyse von Extremwerten in funktionalen Daten.

Lern, wie du mit Änderungen im Datenverhalten umgehst, um bessere Vorhersagen zu treffen.

Dieser Artikel stellt eine neue Schätztechnik für exponentielle Verteilungen vor.

Diese Studie behandelt Eigenvektoren, Methoden zur Datenanalyse und Herausforderungen bei kleinen Eigengaps.

Fortschritte bei Testmethoden verbessern das Verständnis von Variablenbeziehungen.

Das Benfordsche Gesetz zeigt, wie natürliche Daten die Erwartungen bei der Verteilung von Ziffern übertreffen.

Untersuchen, wie zwei Variablen zusammenhängen, um bessere Datenanalysen mit bedingten Verteilungen zu machen.

Erforsche die Entwicklung und Bedeutung von Radar-Puls-Kompressionstechniken.

Eine Methode, um zu schätzen, wie Wahrscheinlichkeitsmasse zusammenhängen und sich mit Regularisierung anpassen.

Ein neues Modell verbessert das Ranking durch paarweise Vergleiche in verschiedenen Bereichen.

Einführung effektiver Statistiken zum Testen von Kovarianzstrukturen in hochdimensionalen Daten.

Untersucht, wie die Datenmenge die Leistung von k-nächste Nachbarn-Algorithmen beeinflusst.