Matemáticas - Teoría Estadística

Una mirada a cómo los sistemas lineales reaccionan con el tiempo bajo influencias aleatorias.

Un nuevo método busca mejorar las estimaciones de efecto de tratamiento usando fuentes de datos combinadas.

Una mirada a los modelos de regresión mixta para estimar relaciones complejas en los datos.

Los investigadores presentan formas innovadoras de analizar la desigualdad de ingresos usando curvas de Lorenz generalizadas.

Una mirada a la importancia y los desafíos de los datos de reanálisis del ECMWF.

Nuevos métodos mejoran los intervalos de confianza para la curva de Lorenz generalizada.

Examinando métodos de regresión lineal en medio de datos de alta dimensionalidad y ruido correlacionado.

Métodos para calcular con precisión promedios y varianzas a pesar de puntos de datos faltantes.

Aprende cómo las variables proxy ayudan a descubrir relaciones causales ocultas en la investigación.

Una mirada al Proceso de Buffet Indio Jerárquico y sus aplicaciones.

Un nuevo marco para una mejor inferencia estadística en la investigación y el análisis.

Una mirada al proceso de Cox y sus aplicaciones en el modelado de datos de eventos.

Este artículo examina el comportamiento del SGD de una pasada con dimensiones en crecimiento.

Este artículo habla sobre métodos de exploración eficientes en el aprendizaje por refuerzo sin conocimiento previo de recompensas.

Explorando la estimación de divergencia mínima para un análisis estadístico fiable.

Los agentes trabajan juntos para detectar señales entre el ruido cambiante.

Técnicas para comprimir grandes datos de telescopios de radio mientras se preserva la información clave.

Aprende cómo el ajuste de variedades simplifica el análisis de datos complejos en varios campos.

Un nuevo método para medir el riesgo bancario usando la Pérdida Esperada Marginal.

El emparejamiento por caliper mejora las comparaciones en la investigación, reduciendo el sesgo en las estimaciones del efecto del tratamiento.

Presentando modelos avanzados para clasificar datos positivos y no etiquetados en diferentes campos.

Sharp-SSL mejora la clasificación al seleccionar de manera eficiente las características importantes en el aprendizaje semi-supervisado.

Aprende cómo los espacios de Hilbert de Bayes mejoran la estadística bayesiana con grandes conjuntos de datos.

Examinando cómo los organismos toman decisiones en medio de la incertidumbre y el riesgo.

Una profunda inmersión en la complejidad de las muestras y sus implicaciones para las predicciones de aprendizaje automático.

Una mirada a la estimación de distribuciones de datos afectadas por ruido.

Explora la distribución skew-normal y su uso en el análisis de datos.

Este artículo estudia la consistencia uniforme de las incrustaciones espectrales en varias aplicaciones.

Una mirada a cómo BART generalizado mejora los métodos de análisis de datos.

Explora cómo las funciones de profundidad mejoran el análisis estadístico y la comprensión de las distribuciones de datos.

Los métodos recientes mejoran la precisión de las estimaciones en varios campos mediante técnicas de filtrado avanzadas.

Explorando estimadores MAP en el análisis bayesiano de problemas inversos.

GGLM aborda las dependencias de datos para obtener mejores insights en situaciones complejas.

Explora el papel de ESI en el análisis de variables aleatorias para mejorar la precisión predictiva.

Un método para analizar datos imperfectos sin sesgo.

Una mirada a la varentropía y sus formas ponderadas para una mejor evaluación de la incertidumbre.

Explora las propiedades de la distribución beta y los métodos para aplicaciones prácticas en varios campos.

Hay un debate sobre la afirmación de Google de tener superioridad cuántica sobre la computación clásica.

Un método para evaluar la precisión del modelo y evitar el sobreajuste.

Explorando métodos estadísticos para estructuras de datos complejas en estimación.