Estadística - Teoría estadística

Aprende sobre métodos de muestreo para estudiar redes grandes de manera efectiva.

Examinando el papel y los problemas de las variables instrumentales en el análisis causal.

Un estudio sobre métodos robustos para analizar conjuntos de datos complejos en neurociencia.

Este documento examina los efectos de profundidad y ruido en los poly-GNNs para el aprendizaje semi-supervisado.

Este trabajo examina el comportamiento y los desafíos de los modelos de mezcla en estadística.

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

Aprende cómo los métodos matemáticos nos ayudan a entender el comportamiento de los sistemas a lo largo del tiempo.

Aprende sobre la distribución hipergeométrica y sus aplicaciones en estadística.

Aprende cómo la varextropía por intervalos ayuda a medir la incertidumbre en rangos de datos específicos.

Un estudio sobre cómo mejorar la estimación de parámetros en sistemas cuánticos usando técnicas avanzadas.

Un método para entender mejor cómo diferentes grupos son afectados en estudios.

Estudio de conexiones en redes a través de gráficos geométricos aleatorios.

Este artículo explica la Regresión por Ridge con Kernels y su relevancia en el aprendizaje automático.

Este artículo examina la metaconsistencia en modelos estadísticos para sistemas impredecibles.

Una inmersión profunda en métodos para estimar operadores de covarianza en bandas y escasos.

Un nuevo método para identificar con confianza las elecciones óptimas a partir de datos ruidosos.

Nuevos métodos mejoran el análisis estadístico de datos de series temporales no estacionarias.

Explorando cómo varía la correlación de precios de acciones a lo largo del día de trading.

Nuevos conocimientos sobre modelos de difusión mejoran su eficiencia y adaptabilidad en la generación de datos.

Una visión general del algoritmo UCB y su estabilidad en la recolección de datos.

Presentamos una prueba robusta para evaluar modelos elípticos en conjuntos de datos de alta dimensión.

Nuevos métodos mejoran la precisión de la completación de tensores con menos muestras.

Un nuevo método mejora la precisión del modelo en análisis estadístico.

Una mirada a técnicas mejoradas para identificar cambios en varios sistemas.

Una mirada a la combinación de probabilidades y sus aplicaciones en varios campos.

Una mirada clara a las copulas bivariadas y su papel en modelar relaciones entre variables aleatorias.

Aprende métodos efectivos para probar la autocalibración en modelos de regresión para finanzas y seguros.

Una inmersión profunda en las propiedades y aplicaciones de las cópulas LSL.

Este artículo habla de un modelo para detectar cambios repentinos en la actividad de trading.

Nuevo método simplifica el análisis de datos complejos en modelos lineales generalizados.

Explorando cómo el ruido afecta a los modelos de regresión y sus predicciones.

Una mirada a las medias de Fréchet generalizadas y su papel en el análisis de datos moderno.

Una mirada a cómo encontramos relaciones de causa y efecto en los datos.

Aprende cómo los procesos Gaussianos abordan la incertidumbre en las predicciones en el aprendizaje automático.

Explorando la importancia del movimiento browniano en varios campos.

Un nuevo método revela información sobre errores de predicción y la complejidad del modelo.

Explora el papel de los valores propios en la mejora de los análisis estadísticos y las evaluaciones de modelos.

Examinando el impacto de las tasas de aprendizaje en el rendimiento predictivo.

Este estudio examina la efectividad de Lasso en modelos de difusión de alta dimensión.

Nuevo método mejora la precisión en el análisis de datos de series temporales.