Estadística - Teoría estadística

Este artículo habla sobre un nuevo método para hacer predicciones precisas manteniendo la privacidad.

Este artículo habla sobre Bayes empírico para mejorar la selección de variables en modelos de alta dimensión.

Descubre nuevos métodos de pruebas estadísticas para conjuntos de datos complejos.

Explora la distribución Gaussiana Inversa Generalizada-Poisson para analizar datos de conteo.

Aprende a mejorar las pruebas estadísticas para obtener resultados más confiables.

Una visión general de cómo el aprendizaje de Laplace maneja el etiquetado de datos en el aprendizaje automático.

Nuevos métodos de emparejamiento de puntajes abordan tipos de datos únicos para mejorar el modelado estadístico.

Explora límites no uniformes para las U-estadísticas estudiantilizadas y su importancia.

Explorando cómo los priors mal especificados pueden aún dar estimaciones estadísticas fiables.

Un nuevo enfoque estadístico mejora el análisis de las influencias genéticas en los metabolitos.

Un nuevo método mejora la fiabilidad del análisis estadístico en medio de la especificación errónea del modelo.

La Máquina de Fragilidad Neural mejora las predicciones en el análisis de supervivencia en varios campos.

Una visión general de los SFDEs y sus aplicaciones en varios campos.

Este artículo habla de mejorar la toma de decisiones en sistemas humano-sensor usando la teoría de decisiones cuánticas.

IPNN ofrece una nueva forma de clasificar y agrupar datos de manera efectiva.

Una visión general de la estimación QML y sus aplicaciones en modelos de factores.

Investigando la relación entre el sesgo y la desviación absoluta media en estimadores estadísticos.

Las interacciones cerebrales de orden superior revelan pistas sobre el procesamiento complejo de la información.

Aprende sobre la importancia y los métodos de la estimación de espectros en diferentes campos.

Mejorar la resistencia de las redes de producción ante interrupciones es clave para las empresas.

Una mirada a las leyes estrictamente estables y su impacto en las funciones de probabilidad.

Aprende a estimar valores a partir de datos ruidosos usando métodos estadísticos.

Nuevos métodos mejoran la inferencia estadística para funciones monótonas.

Nuevos métodos mejoran la estabilidad del análisis de la característica de Euler en datos de forma.

Un método más rápido para analizar los impactos de entrada en las salidas del modelo.

Este artículo habla sobre los desafíos clave y las direcciones de investigación en el aprendizaje profundo.

Este artículo explora la optimización robusta en distribución y sus propiedades estadísticas.

El Fondo Cósmico de Microondas revela información clave sobre el estado temprano del universo.

Un nuevo método mejora la predicción a largo plazo al seleccionar las mejores mediciones.

Examinando cómo funciona la interpolación de kernel en escenarios de datos ruidosos.

Este estudio analiza métodos para mejorar los procesos de selección en estadísticas usando regresión lasso.

Aprende cómo Sparse Joint Shift maneja los cambios en las distribuciones de datos de forma efectiva.

Una mirada a las funciones de distribución de adentro hacia afuera y su papel en el análisis estadístico.

Este artículo explora métodos para estimar expectiles multivariados usando covariables funcionales.

Analiza cómo las ubicaciones geográficas se relacionan a lo largo del tiempo y sus implicaciones.

Una mirada a cómo los modelos de efectos mixtos gaussianos analizan datos dependientes del tiempo.

Una charla sobre cómo juntar enfoques estadísticos para mejorar el análisis de datos.

Una mirada a la relación entre la asimetría de múltiples variables aleatorias bajo incertidumbre.

Este estudio examina datos de fallos usando métodos estadísticos innovadores.

Este artículo examina los desafíos del ICA y explora métodos para mejorarlo.