Estadística - Teoría estadística

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.

Aprende cómo la eliminación de ruido en matrices puede mejorar la calidad de los datos en varios campos.

Presentando una manera más fácil de entrenar modelos generativos implícitos usando Pérdida Estadística Invariante.

Presentamos ZOD-MC, un enfoque novedoso para tareas de muestreo desafiantes.

Esta investigación mejora la toma de decisiones bajo incertidumbre usando aprendizaje por lotes y estrategias dinámicas.

Un nuevo método para identificar cambios en datos de series temporales composicionales.

Te presento VOROS, un método para mejorar la evaluación del rendimiento de clasificadores en escenarios desbalanceados.

Un método para abordar variables no observadas en la investigación para obtener ideas más claras.

Nuevo método semi-supervisado mejora la estimación estadística con datos sin etiquetar.

Un nuevo enfoque para combinar datos de medidas biológicas separadas.

Este estudio examina cómo crecen las redes utilizando métodos de agrupamiento por adhesión.

Un enfoque novedoso para la regresión usando Procesos Gaussianos de Deep Horseshoe para mejorar la selección de variables.

Un análisis profundo sobre redes multilayer y sus aplicaciones en el mundo real.

Aprende cómo el ruido de cola pesada mejora la privacidad en los modelos de aprendizaje automático.