Estadística - Teoría estadística

Este estudio examina cómo el conocimiento previo mejora la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo.

Explora técnicas esenciales para manejar grandes conjuntos de datos de manera efectiva.

Métodos para mejorar la estimación de ubicación en medio de datos sesgados y atípicos.

Aprende cómo las predicciones selectivas mejoran la precisión de las previsiones y la toma de decisiones en varios campos.

Este artículo presenta un nuevo enfoque para seleccionar subgrafos significativos en varios campos.

Este artículo habla de un estimador robusto para manejar datos de encuestas categóricas de manera efectiva.

Explorando cómo las redes neuronales pueden aproximar funcionales en el análisis de datos.

El aprendizaje por transferencia usa el conocimiento de un área para mejorar tareas en otra.

Una mirada a los métodos para llenar huecos en conjuntos de datos de series temporales en tensión, centrándose en los datos de taxis de NYC.

Entendiendo la dinámica del marketing a través del análisis de datos de series temporales.

Un nuevo método para asegurar la equidad en los sistemas de IA usando datos históricos.

Aprende cómo el emparejamiento de media predictiva mejora la integración de datos y la estimación de valores faltantes.

Una mirada a cómo los Aliados estimaron la producción de tanques durante la Segunda Guerra Mundial.

Un nuevo algoritmo para separar características comunes y únicas en conjuntos de datos ruidosos.

Un nuevo método mejora la estimación en estadística a través de técnicas robustas.

Este artículo presenta una estrategia novedosa para mejorar tareas de regresión a través del aprendizaje activo.

Un enfoque nuevo para la prueba de hipótesis en contextos de datos de alta dimensión.

Aprende a detectar cambios en datos de múltiples fuentes de manera eficiente.

Una mirada a las técnicas de estimación robusta en estadística.

Un nuevo método mejora la estimación de parámetros para la regresión lineal en medio de distribuciones de error no estándar.

Los modelos Max-ARMA predicen el comportamiento de los ríos durante eventos climáticos extremos.

Este artículo habla sobre técnicas para estimar con precisión las probabilidades de eventos raros.

Una vista general de los métodos para rastrear objetos en entornos ruidosos.

Explorando las contribuciones clave de Gary Lorden a los métodos estadísticos en varios campos.

Aprende cómo los procesos OU de umbral ayudan a predecir comportamientos en varios campos.

Explora la relación entre los valores singulares y los valores propios en matrices aleatorias.

Examinando perfiles de varianza en la regresión ridge para mejorar el modelado predictivo.

Este documento habla sobre métodos para mejorar la asignación de tratamientos usando datos pasados.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de los procesos de Poisson y sus aplicaciones.

Un nuevo enfoque para mejorar el análisis de regresión con puntos de datos variados.

Presentamos el método FB para una mejor evaluación de modelos en cosmología.

Un estudio revela métodos para inferir datos a pesar de los desafíos de la corrupción maliciosa.

Examinando cómo el ruido afecta la computación cuántica y la importancia de los estándares de fidelidad.

Examinando técnicas de remuestreo para mejorar las estimaciones y predicciones de regresión.

Aprende sobre las correlaciones y su importancia en diferentes campos.

Usando métodos estadísticos avanzados para integrar datos pasados y obtener mejores insights médicos.

Descubre cómo los mapas caóticos deterministas influyen en la aparición de distribuciones normales.

Una mirada a cómo funcionan las distribuciones condicionales con variables aleatorias gaussianas.

La investigación mejora los métodos para extraer frecuencias de señales ruidosas.

Una visión general de las cuasi-copulas bivariantes y sus aplicaciones en varios campos.