Estadística - Teoría estadística

Las pruebas de vida acelerada dan pistas sobre la durabilidad y fiabilidad del producto.

Una mirada detallada a la evaluación de algoritmos y la valoración del rendimiento del modelo.

Este artículo habla sobre técnicas de muestreo de modelos de campo medio en sistemas complejos.

Aprende cómo las pruebas A/B pueden mejorar efectivamente las estrategias de publicidad en línea.

Aprende cómo los modelos de consistencia mejoran la velocidad y calidad de generación de datos.

Este artículo habla sobre cómo la simetría influye en la optimización y la toma de decisiones en diferentes campos.

Un nuevo método mejora la calibración en la clasificación de múltiples clases de manera eficiente.

Analizando métodos de ranking influenciados por comparaciones adversariales.

Una introducción a los modelos de regresión funcional y sus aplicaciones en varios campos.

Un estudio sobre la estimación de campos de velocidad a partir de ecuaciones diferenciales parciales estocásticas.

Una mirada a la profundidad del medio espacio angular para analizar datos direccionales en esferas.

Una mirada a la distancia de Wasserstein y sus aplicaciones en la teoría de la probabilidad.

Este documento habla sobre métodos para crear matrices de covarianza dispersas para mejorar el análisis estadístico.

Un nuevo estimador mejora el análisis de conjuntos de datos complejos con múltiples salidas y ruido.

Aprende a combinar los procesos de evidencia en el análisis de datos de manera efectiva.

Un nuevo enfoque combina el aprendizaje de representaciones causales y modelos fundamentales para una mejor comprensión.

Una mirada a cómo los árboles de movimiento browniano modelan la evolución de rasgos.

Aprende cómo los métodos bayesianos mejoran las predicciones usando datos del pasado.

Un nuevo enfoque enfatiza las aproximaciones válidas en lugar de buscar la verdad en los modelos.

Explorando los riesgos de privacidad relacionados con ataques de inferencia de membresía en el aprendizaje automático.

Un nuevo método para un análisis de datos eficiente en medio de valores atípicos.

Evaluando la incertidumbre en las redes neuronales para mejorar las predicciones científicas.

Explora los modelos GWSBM y GWPDSM en la detección de comunidades.

Un nuevo método simplifica el estudio de los gráficos geométricos aleatorios para obtener una comprensión más profunda.

Presentamos DOPE: un método robusto para mejorar la estimación del efecto del tratamiento usando datos observacionales.

Nuevas medidas mejoran las comparaciones de conjuntos de datos médicos complejos.

Investigando las complejidades del muestreo posterior en modelos de difusión para el procesamiento de imágenes.

Explorando nuevos métodos en estadísticas algebraicas en pruebas educativas, regresión y tablas de contingencia.

Descubre nuevos métodos para estimar los efectos del tratamiento en la investigación.

Aprende cómo mejorar la regresión lineal lidiando con el sesgo de auto-selección.

Este artículo examina las complejidades y limitaciones de los métodos de regresión lineal escasa.

Un nuevo método ayuda a abordar problemas difíciles de inferencia estadística usando muestras artificiales.

Presentando un algoritmo para tomar mejores decisiones con recompensas inciertas en situaciones complejas.

Nuevos métodos revelan estructuras comunitarias en redes, mejorando la comprensión en varios campos.

GROS combina varios estimadores para mejorar la precisión en el análisis de datos.

Nuevos métodos mejoran el muestreo de distribuciones complejas usando ecuaciones HJB y Tensor Train.

Presentando un método para mejorar las pruebas de significancia en el análisis de regresión.

Un nuevo enfoque a los p-valores mejora la evaluación de la evidencia en la investigación estadística.

Un nuevo método para analizar la centralidad y la rareza en conjuntos de datos no estándar.

Métodos para reducir dimensiones mientras se preservan las estructuras de datos.