Estadística - Teoría estadística

Un método novedoso para mejorar las estimaciones en el análisis de datos de alta dimensión usando estimadores cero.

Los ensayos LAGO permiten ajustes de tratamiento flexibles para mejorar los resultados de los pacientes en la investigación clínica.

Infórmate sobre métodos mejorados para estimaciones de incertidumbre en la regresión de procesos gaussianos.

Una nueva mirada al papel del Group LASSO en la selección de características y optimización.

Una guía para reducir dimensiones en datos de alta dimensión mientras se preservan las distancias.

Una mirada a cómo las leyes condicionales isotónicas ayudan en las predicciones de datos.

Presentamos p-valores conformales ponderados para una selección efectiva de candidatos en varios campos.

Explorando el papel de las matrices aleatorias en la modelación estadística y los errores de estimación de covarianza.

Un método para estimar los tamaños de salto en sistemas de almacenamiento usando técnicas no paramétricas.

Un nuevo método para estimar distribuciones usando histogramas bayesianos mejora la eficiencia de memoria.

Un enfoque novedoso para simplificar el análisis de datos complejos usando métodos de transporte óptimo.

Los investigadores desarrollan pruebas para evaluar los coeficientes de difusión en sistemas complejos a lo largo del tiempo.

Explora cómo el meta-aprendizaje no lineal mejora la eficiencia y la precisión del aprendizaje de tareas.

El algoritmo rSVDdpd ofrece información confiable de datos a pesar de los valores atípicos y el ruido.

Una visión general de cómo la geometría de la información puede mejorar las técnicas de aprendizaje automático.

Aprende métodos efectivos para analizar datos agrupados con énfasis en la estimación de parámetros.

Una mirada al algoritmo Metropolis-Hastings de caminata aleatoria para muestreo estadístico.

Un nuevo enfoque para mejores estimaciones en el modelado estadístico de datos complejos.

Este artículo examina dos métodos para estudiar las formas de los datos: la geometría de la información y la geometría de Wasserstein.

Métodos robustos mejoran el análisis de dispositivos de una sola vez y sus tasas de fallo.

Examinando cómo la retroalimentación humana moldea los sistemas de recompensas en la toma de decisiones.

La identificabilidad y la falsabilidad son clave en el crecimiento de modelos bayesianos.

Explorando cómo las leyes de conservación escalar se aplican al análisis del flujo de tráfico.

Explorando la diferencia media de Gini y sus aplicaciones en la teoría de la fiabilidad.

Explora la importancia y las aplicaciones del análisis de datos funcionales multivariantes.

Presentamos una función para evaluar información y variabilidad en el análisis de confiabilidad y riesgo.

Un nuevo método ayuda a analizar eventos extremos raros pero impactantes.

Una mirada a las redes multilayer y su impacto en las interacciones en varios campos.

Una visión general de los procesos de promedio móvil y sus aplicaciones en datos del mundo real.

Un nuevo método para diferenciar condiciones de salud usando datos de series temporales de ECG.

Un estudio sobre la identificación de factores que afectan las tasas de fertilidad en diferentes países.

Aprende cómo la estimación de la razón de densidad ayuda a comparar grupos de datos de manera efectiva.

Una mirada a los enfoques bayesianos y frecuentistas para estimar la incertidumbre.

Abordando los datos faltantes con técnicas de regresión innovadoras para obtener información precisa.

Este artículo habla sobre el papel y los desafíos de las ecuaciones diferenciales estocásticas hipoelípticas.

Combinar métodos clásicos y cuánticos mejora la detección de grietas en estructuras de concreto.

Un nuevo modelo estadístico que mejora el análisis de datos en varios campos.

Presentamos un enfoque unificado para estudiar las relaciones entre riqueza y consumo.

Presentando el gráfico P-P de Lorenz para evaluar la dominancia estocástica de segundo orden en distribuciones.

Una mirada a la importancia y análisis de los valores extremos dentro de los datos funcionales.