Matemáticas - Teoría Estadística

Descubre las propiedades y aplicaciones de los tensores simplex regulares en optimización.

Aprende cómo los controles negativos mejoran la fiabilidad en las pruebas de hipótesis.

Explorando cómo los baricentros ayudan a entender la concentración de datos en espacios complejos.

Una mirada a las redes neuronales profundas con penalización escasa y sus aplicaciones.

Mejorando los métodos de autoentrenamiento con técnicas de selección de pseudoetiquetas más efectivas.

Un nuevo enfoque para estimar con precisión el centro de distribuciones simétricas.

Investigando las complejidades de estimar señales a partir de datos ruidosos y escasos.

Una guía para entender series de tiempo de alta dimensión y sus técnicas de análisis.

Una mirada a nuevos métodos estadísticos para comparar estructuras de dependencia en datos.

Un nuevo método mejora la detección de señales peligrosas en operaciones militares y espaciales.

Nuevos métodos para la detección rápida de cambios en sistemas periódicos.

Descubre cómo la predicción conformal dividida mejora la fiabilidad de los datos y la toma de decisiones.

Descubre los beneficios de usar PanIC para la selección de modelos en estadística.

Un nuevo marco mejora los métodos de regresión para pronosticar ocurrencias raras.

Una mirada a los métodos MSMC para una mejor estimación de datos a lo largo del tiempo.

Aprende cómo las funciones de densidad de probabilidad se aplican a las leyes estables en varios campos.

Un nuevo método para encontrar comunidades geométricas en redes complejas usando conteo de triángulos.

Este artículo habla sobre la importancia de la autointegrabilidad en procesos estocásticos.

Aprende cómo los procesos de arrastre periódico ayudan a modelar datos dependientes del tiempo con ciclos.

Un nuevo método mejora la estimación de parámetros en modelos genéticos.

Explorando cómo encontrar un nodo clave en redes complejas.

Un nuevo enfoque para evaluar modelos estadísticos frente a distribuciones sesgadas.

Examinando métodos para encontrar grupos pequeños en redes extensas.

Una visión general de las permutaciones cuasirandom y su importancia en varios campos.

Un nuevo modelo mejora la evaluación de la fiabilidad en la investigación en salud.

Nuevos algoritmos mejoran la toma de decisiones en entornos con recompensas extremas.

Un nuevo método mejora la efectividad del PCA en entornos de datos ruidosos y mal condicionados.

Una mirada a cómo las distribuciones estables templadas ayudan en el modelado financiero.

Este artículo habla sobre un nuevo método para hacer predicciones precisas manteniendo la privacidad.

Este artículo habla sobre Bayes empírico para mejorar la selección de variables en modelos de alta dimensión.

Descubre nuevos métodos de pruebas estadísticas para conjuntos de datos complejos.

Explora la distribución Gaussiana Inversa Generalizada-Poisson para analizar datos de conteo.

Aprende a mejorar las pruebas estadísticas para obtener resultados más confiables.

Una visión general de cómo el aprendizaje de Laplace maneja el etiquetado de datos en el aprendizaje automático.

Nuevos métodos de emparejamiento de puntajes abordan tipos de datos únicos para mejorar el modelado estadístico.

Explora límites no uniformes para las U-estadísticas estudiantilizadas y su importancia.

Explorando cómo los priors mal especificados pueden aún dar estimaciones estadísticas fiables.

Un nuevo enfoque estadístico mejora el análisis de las influencias genéticas en los metabolitos.

Un nuevo método mejora la fiabilidad del análisis estadístico en medio de la especificación errónea del modelo.

La Máquina de Fragilidad Neural mejora las predicciones en el análisis de supervivencia en varios campos.