Estadística - Teoría estadística

Este artículo examina métodos para la estimación de parámetros en nuevas familias de copulas para mejorar el modelado.

Una visión general de los priors tipo Gibbs y sus aplicaciones en varios campos.

Una mirada a usar métodos espectrales para mejorar la estimación de parámetros en datos estructurados.

Una mirada a la importancia del análisis de redes en varios campos.

Métodos mejorados para estimar la covarianza mejoran el análisis de datos en varios campos.

Un estudio sobre métodos efectivos para analizar redes bipartitas a través de U-estadísticas.

Explorando cómo la regresión de distribución ayuda en varios campos a través de métodos de kernel.

Una mirada a dos métodos para el análisis de regresión en dimensiones altas.

Aprende cómo SBBD mejora la estimación en grafos bipartitos completos.

Los modelos de espacio de estados mejoran el análisis de datos de conteo para hacer mejores predicciones y decisiones.

Una mirada al análisis de datos de redes y métricas clave como el índice de Randić.

Este artículo habla de métodos para proteger los datos de los usuarios en sistemas de recomendación.

Descubre cómo los métodos no asintóticos mejoran el análisis estadístico en datos de alta dimensión.

Nuevos métodos de bootstrap mejoran la prueba de vectores de media poblacional en datos de alta dimensión.

La inferencia selectiva ofrece mejor precisión para las pruebas de hipótesis después de la agrupación.

Los investigadores enfrentan los desafíos de los datos incompletos para obtener resultados precisos.

Un nuevo enfoque espectral mejora los modelos Matérn multivariados para el análisis de datos espaciales.

Aprende cómo los métodos bayesianos mejoran la precisión de las predicciones en resultados inciertos.

Un estudio sobre cómo identificar la mejor opción mientras se asegura la privacidad de los datos.

Aprende cómo la descomposición tensorial robusta mejora el análisis de datos en medio de ruido y valores atípicos.

Este artículo examina las variaciones de potencia en procesos estocásticos influenciados por el movimiento browniano fraccionario.

Aprende cómo los modelos de machine learning se desempeñan con datos no vistos.

Explorando el impacto de la discrepancia local y las funciones en las técnicas de QMC.

Un nuevo método mejora la fiabilidad de las predicciones a pesar del etiquetado incorrecto de los datos.

Examinando las prácticas éticas en la IA y sus implicaciones sociales.

Un método para mejorar las predicciones en datos con resultados faltantes.

La investigación de la misión MMS revela información clave sobre las fluctuaciones magnéticas.

Aprende métodos para recuperar señales de observaciones ruidosas de manera efectiva.

Un nuevo método mejora la estimación de parámetros en el análisis de series temporales.

Un análisis del muestreo de Thompson y su variante para mejorar la toma de decisiones.

Los ensayos N-of-1 personalizan el tratamiento al centrarse en las respuestas individuales.

Un nuevo método mejora la combinación de p-valores discretos para obtener mejores resultados en la investigación.

Conoce sobre diseños robustos para mejorar la fiabilidad experimental a pesar de las incertidumbres.

Aprende a identificar cambios en los datos con secuencias de confianza.

Un nuevo enfoque mejora las predicciones para eventos de datos extremos.

Aprende a estimar parámetros para datos de colas pesadas usando distribuciones Pareto por partes.

Examinando el impacto de los procesos gaussianos en entornos de datos complejos.

Un método para clasificar variedades proyectivas irreducibles sin estructuras toricas.

Una mirada a los modelos espaciotemporales en el análisis de datos.

Aprende a tratar el ruido en el modelado estadístico para hacer un mejor análisis.