Matemáticas - Teoría Estadística

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.

Nuevas técnicas mejoran la precisión para identificar tendencias en diferentes campos.

Una mirada a la importancia de las pruebas de permutación en el análisis de series temporales.

Una mirada a cómo las pruebas de bondad de ajuste evalúan los datos contra modelos estadísticos.

Un método para estimar distribuciones de probabilidad en sistemas inciertos.

Una mirada a cómo las medidas de dependencia ayudan a analizar las relaciones entre múltiples variables.

Nuevas técnicas simplifican el cálculo de la constante de normalización de Wishart en modelos bayesianos.

Un método para identificar características relevantes en subconjuntos de datos.

Explora los principios y aplicaciones de la Regresión por Cresta de Núcleo en varios campos.

Este estudio propone un nuevo método para detectar puntos de cambio en conjuntos de datos complejos.

Explora cómo funcionan y las aplicaciones de los modelos de difusión en la generación de datos.

Un nuevo método mejora las aproximaciones en estadísticas bayesianas para el análisis de datos complejos.

Este artículo examina cómo el ruido influye en los métodos de regresión mezclados y no vinculados.

Este artículo examina métodos para estimar fuentes de calor desconocidas a partir de datos de temperatura.

Un enfoque dinámico revela conexiones entre la función cerebral y las características individuales.

Un nuevo método mejora la estimación de propiedades del tejido en imágenes médicas.

Una guía sobre la importancia de las características y su papel en las predicciones del modelo.

Explora técnicas para mejorar la estimación de la matriz de covarianza en conjuntos de datos grandes.

Explora el papel de los tensores aleatorios en el análisis de datos complejos y multidimensionales.

Aprende cómo los modelos ocultos de Markov y los procesos de renovación ayudan a hacer predicciones precisas.

Un nuevo método mejora el diseño experimental para recopilar mejor los datos de las baterías.

Un nuevo enfoque para entender redes en evolución a través de modelado autorregresivo.

Este artículo presenta un enfoque nuevo para identificar componentes en modelos de mezcla finita.

Un método para estimar interacciones en sistemas usando datos ruidosos.

Este artículo habla sobre cómo simular campos aleatorios gaussianos en estructuras de redes complejas.

Un nuevo método para estimar mejor las relaciones en datos de alta dimensión.

Un estudio sobre cómo mejorar la precisión de las predicciones para modelos de regresión.

Un nuevo método para mejorar la eficiencia en la combinación de datos de sensores.

Un método para mejorar la precisión de las estimaciones estadísticas de manera eficiente.

Este artículo examina las U-Nets y su papel en el procesamiento de imágenes usando modelos generativos.

Un nuevo enfoque para estudiar procesos puntuales usando medidas aleatorias y análisis funcional.

Una mirada a la modelación de la incertidumbre con semigrupos de Markov imprecisos.

Un enfoque novedoso que utiliza transporte óptimo mejora la comparación de datos multivariantes.

Una mirada a los e-valores y su papel en las pruebas de hipótesis.

Un análisis del comportamiento de SGD en el aprendizaje automático con ideas sobre los valores propios y la estabilidad del entrenamiento.

Examinando cómo la incertidumbre sobre las políticas climáticas afecta las decisiones económicas y el crecimiento.

Explorando métodos de prueba secuencial para tomar decisiones efectivas en estadística.