Estadística - Teoría estadística

Este estudio examina los costos de transporte que involucran puntos aleatorios y técnicas matemáticas avanzadas.

Un método para estimar medianas en datos en tiempo real con recursos mínimos.

Aprende a analizar datos de series temporales irregulares para hacer mejores predicciones y obtener más información.

Una mirada a cómo la privacidad diferencial protege los datos individuales en un mundo impulsado por datos.

Este estudio mejora el Filtro de Kalman Ensemblado para aplicaciones no lineales.

Un nuevo enfoque para emparejar con precisión registros en conjuntos de datos propensos a errores.

Un nuevo método para medir la desigualdad en múltiples factores ofrece insights más profundos.

Un nuevo método mejora los cálculos de verosimilitud marginal en estadística bayesiana.

Una mirada al proceso de Ornstein-Uhlenbeck y sus aplicaciones en el mundo real.

Aprende cómo la inferencia conforme adapta las predicciones según las variaciones en los datos.

Un enfoque nuevo para evaluar cómo diferentes cantidades de tratamiento afectan los resultados.

Aprende cómo las redes neuronales imitan conceptos de programación para hacer predicciones efectivas.

Examinando cómo los espacios de alta dimensión afectan el bloqueo de luz y el comportamiento de los datos.

Nuevos métodos mejoran la fiabilidad al estimar los efectos promedio del tratamiento.

Un método de dos etapas para estimar de manera precisa el efecto del tratamiento cuando los participantes no cumplen.

Un nuevo método mejora la estimación de las características de la población usando datos de muestreo mixto.

Un nuevo método optimiza el entrenamiento de aprendizaje profundo para mejorar el rendimiento en datos no vistos.

Este documento presenta un método basado en grafos para comparar dos distribuciones de datos.

Un método para identificar cambios de datos entre sensores con mínimas falsas alarmas.

Una mirada a cómo los coeficientes de transporte revelan el comportamiento del sistema bajo condiciones cambiantes.

Una mirada a la modelización bayesiana para datos de series temporales con errores correlacionados.

Combinando métodos paramétricos y no paramétricos para una mejor análisis de datos.

Examinando el impacto de Monte Carlo Secuencial en la equidad y fiabilidad de la delimitación de distritos.

Las técnicas para reducir el ruido mejoran la calidad de imagen en varios campos.

Un nuevo enfoque para analizar datos de cola pesada usando estadísticas robustas de máximos.

Este documento examina métodos para comparar modelos generativos a través de representaciones basadas en embeddings.

Aprende sobre la prueba KS, sus tipos y las implicaciones para el análisis de datos.

Una visión general de los estimadores de máxima verosimilitud para densidades log-concavas y sus propiedades.

Este artículo habla sobre métodos para aprender distribuciones no normalizadas usando estimación de contraste de ruido.

Una mirada a métodos de clustering mejorados y sus aplicaciones prácticas.

Aprende a identificar cambios importantes en datos de series temporales de manera efectiva.

Una mirada a los procesos de Lévy y métodos de estimación de densidad de saltos.

Una mirada a cómo la estimación de la varianza afecta la efectividad del tratamiento en experimentos.

Una mirada a eventos extremos y cómo prepararse para ellos.

Una mirada a las pruebas de bondad de ajuste en datos repartidos en varios servidores.

Los científicos encuentran conexiones entre genes y cáncer usando nuevos métodos.

Examinando la importancia de modelos precisos en las evaluaciones educativas.

Un nuevo modelo aborda el desafío de la incertidumbre en el tiempo de eventos en varios campos.

Explorando cómo el tamaño del modelo afecta el rendimiento en la detección OOD.

Descubre técnicas para estimar señales en medio del ruido en diferentes campos.