Statistik - Theorie der Statistik

Ein neuer Ansatz für p-Werte verbessert die Evidenzbewertung in der statistischen Forschung.

Eine neue Methode zur Analyse von Zentralität und Abweichung in nicht-standardisierten Datensätzen.

Methoden zur Dimensionsreduktion bei gleichzeitiger Erhaltung von Datenstrukturen.

Lern, wie Matrix-Denoising die Datenqualität in verschiedenen Bereichen verbessern kann.

Wir stellen einen einfacheren Weg vor, um implizite generative Modelle mit Invariant Statistical Loss zu trainieren.

Wir stellen ZOD-MC vor, einen neuartigen Ansatz für anspruchsvolle Sampling-Aufgaben.

Diese Forschung verbessert die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit mit Batch-Lernen und dynamischen Strategien.

Eine neue Methode zur Identifizierung von Veränderungen in zeitlichen Kompositionsdaten.

Wir stellen VOROS vor, eine Methode zur Verbesserung der Leistungsbewertung von Klassifikatoren in unausgeglichenen Szenarien.

Eine Methode, um nicht beobachtete Variablen in der Forschung anzugehen, um klarere Einblicke zu bekommen.

Neue halbüberwachte Methode verbessert die statistische Schätzung mit unlabeled Daten.

Ein neuer Ansatz, um Daten aus separaten biologischen Messungen zu kombinieren.

Diese Studie untersucht, wie Netzwerke wachsen, indem sie Clustering-Anheftungsmethoden verwenden.

Ein neuartiger Ansatz zur Regression mit Deep Horseshoe Gaussian Processes für eine verbesserte Variablenauswahl.

Ein tiefer Einblick in mehrschichtige Netzwerke und ihre Anwendungen in der realen Welt.

Lerne, wie schwer schwanzige Geräusche die Privatsphäre in Machine-Learning-Modellen verbessern.

Ein tiefgehender Blick auf Methoden zur Schätzung des Mittelwerts von Wahrscheinlichkeitsverteilungen.

Dieser Artikel untersucht, wie konforme Vorhersagen die Entscheidungsfindung in unsicheren Umgebungen verbessern.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit Online-Lernsystemen und ihren Herausforderungen in Bezug auf unbekannte Einschränkungen.

Neue Methoden verbessern die Modellierung und Vorhersagen in der Statistik mit Hilfe von Kernel-Ridge-Regression.

Eine neue Methode zur Schätzung indirekter Beziehungen in komplexen Daten.

Lerne, wie Faktorenanalyse und Varimax-Rotation komplexe Datenstrukturen klarer machen.

Lerne, wie man bedingte Diffusionen in komplexen gekrümmten Räumen simuliert.

Ein Blick darauf, wie Verwicklungen bei der Gruppierung und Analyse von Daten helfen.

Ein neuer Test zum Vergleichen von Durchschnittswerten in komplexen Datensätzen.

Dieser Artikel behandelt den Majority-of-Three-Algorithmus zur Verbesserung der Lerngenauigkeit.

Ein Blick auf abgeschnittene Gausssche und exponentielle Zufallsvariablen und ihre Auswirkungen.

Dieser Artikel untersucht die eglatent Methode zur Analyse von extremen Ereignissen und deren Faktoren.

Lern Techniken, um hochdimensionale Daten zu vereinfachen, damit du extreme Werte besser verstehen kannst.

Die Auswirkungen von Matrixperturbationen auf die Datenanalyse in verschiedenen Bereichen erkunden.

Forschung über polynomielle Funktionen und deren Rolle bei der Annäherung an hochdimensionale gausssche Verteilungen.

Diese Studie untersucht, wie Vorwissen die Entscheidungsfindung im Reinforcement Learning verbessert.

Entdecke wichtige Techniken, um grosse Datensätze effektiv zu verarbeiten.

Methoden zur Verbesserung der Standortschätzung bei verzerrten Daten und Ausreissern.

Lerne, wie selektive Vorhersagen die Genauigkeit von Prognosen und Entscheidungen in verschiedenen Bereichen verbessern.

Dieser Artikel stellt einen neuen Ansatz vor, um signifikante Teilgraphen in verschiedenen Bereichen auszuwählen.

Dieser Artikel behandelt einen robusten Schätzer, um kategoriale Umfragedaten effektiv zu verarbeiten.

Erforschen, wie neuronale Netze Funktionale in der Datenanalyse annähern können.

Transferlernen nutzt Wissen aus einem Bereich, um Aufgaben in einem anderen zu verbessern.

Ein Blick auf Methoden zum Füllen von Lücken in Tensor-Zeitserien-Daten, mit Fokus auf NYC-Taxi-Daten.