Matemáticas - Teoría Estadística

Un enfoque nuevo para la inferencia causal usando métodos de recolección de datos flexibles.

Explora procesos estables harmonizables de incremento estacionario y sus aplicaciones en varios campos.

Explorando nuevos métodos en el análisis de agrupamiento de eventos en diferentes campos.

Una mirada a métodos recientes para recuperar matrices de bajo rango con menos observaciones.

Este artículo habla sobre métodos para manejar el sesgo en la correlación a distancia.

Una inmersión profunda en las proyecciones de Wasserstein y sus aplicaciones en estadística.

Una mirada a la importancia y aplicaciones de los procesos tipo Dickman.

Aprende cómo la curtosis afecta el comportamiento de los datos en diferentes campos.

Nuevas herramientas mejoran la comprensión de las predicciones de Bosques Aleatorios Funcionales en el sector salud.

Examinando cómo el ruido influye en el comportamiento y las transiciones en sistemas fuera de equilibrio.

Este artículo examina nuevos métodos para evaluar la concentración de vectores aleatorios gaussianos alrededor de valores promedio.

Aprende cómo se diferencian los ratios de verosimilitud y los p-valores en las pruebas de hipótesis.

Una mirada a métodos mejorados para analizar datos funcionales.

Un nuevo algoritmo espectral busca mejorar la recuperación de comunidades en redes etiquetadas.

Un nuevo modelo aborda los retos de clasificar con datos cambiantes.

Examinando cómo las variables añadidas influyen en la significancia estadística de los hallazgos de la investigación.

Un estudio sobre el uso de estructuras de árbol para mejorar el modelado de temas en datos de texto.

Un nuevo enfoque para manejar datos complejos con análisis estadístico.

Explorando la aplicación de la desigualdad de Grunbaum en entornos geométricos complejos.

La investigación mejora las técnicas de filtrado de datos para seguir los movimientos celulares.

Aprende cómo el aprendizaje por transferencia mejora los resultados del aprendizaje automático con datos limitados.

Métodos mejorados para evaluar la distribución de Pareto tipo-I con datos censurados.

Este artículo habla sobre la importancia de medir la incertidumbre en el análisis de datos de salud.

Una mirada a los métodos de selección de variables para el análisis de datos complejos.

Una mirada a los desafíos y conocimientos de la regresión de núcleo en entornos de alta dimensión.

Un nuevo método mejora el análisis de datos funcionales al tener en cuenta la direccionalidad.

Descubre métodos para analizar datos complejos y no uniformes en diferentes áreas.

Modelos específicos para cada paciente mejoran la comprensión del flujo sanguíneo en el corazón y las estrategias de tratamiento.

Nuevos métodos mejoran la recuperación de señales a partir de datos ruidosos sin necesidad de conocer la distribución del ruido.

Una mirada a los DPP y su papel en la selección de grupos de artículos diversos.

Una guía para entender la regresión lineal regularizada escasa y sus aplicaciones en el análisis de datos.

Combinando modelado generativo y regresión cuantílica para una generación de datos efectiva.

Métodos clave para medir cuán cerca están los estados cuánticos de los resultados deseados.

Analizando cómo estimar hipótesis nulas en pruebas estadísticas dependientes.

Explora las elecciones de los clientes en las filas y su impacto en la eficiencia del servicio.

Métodos innovadores protegen la privacidad del paciente mientras avanzan la colaboración en la investigación médica.

Una guía para formatear de manera eficiente las presentaciones académicas usando elsarticle.cls.

Presentando una forma eficiente de estimar la varianza en sistemas en constante cambio.

Aprende a estimar valores de manera precisa a partir de conjuntos de datos incompletos.

Explorando nuevos métodos para estimar promedios en presencia de valores atípicos.