Matemáticas - Teoría Estadística

Nuevos algoritmos identifican truncamientos en distribuciones normales con menos muestras.

El estudio de los canales VDFAP revela información clave sobre la capacidad de comunicación molecular.

Una mirada más cercana a los procesos gaussianos, transformaciones lineales y el papel de los operadores no acotados.

Explora las características esenciales y la ascendencia en sistemas de partículas ponderadas.

Avances en investigación sobre modelos estocásticos para la dinámica de fluidos, centrándose en técnicas de calibración de ruido.

La investigación revela redes de genes interconectadas usando un nuevo enfoque estadístico.

Te presento BDEC, un método de muestreo diseñado para distribuciones de probabilidad complejas.

Este artículo explora las distribuciones de probabilidad interventionales y su papel en la causalidad.

Descubre cómo la tecnología está cambiando la eficiencia y precisión de las auditorías.

Aprende cómo los métodos bayesianos mejoran las predicciones al abordar la incertidumbre en los datos de entrada.

Una mirada a cómo los modelos de bloques estocásticos ayudan a analizar redes complejas.

Una mirada a los principios de estimación de máxima verosimilitud en modelos de concentración lineal.

Aprende a analizar estructuras causales en datos complejos a través de gráficos dirigidos.

Descubre cómo las DNNs mejoran las predicciones para datos débilmente dependientes.

Un nuevo método aborda de manera efectiva los desafíos en la regresión lineal de alta dimensionalidad.

Este artículo habla sobre el impacto de los datos faltantes y el análisis de sensibilidad en la investigación.

Aprende sobre métodos eficientes y privados para estimar la entropía en datos.

Un método para detectar cambios en múltiples flujos de datos de manera precisa y rápida.

Equilibrando preocupaciones de privacidad con la necesidad de un análisis de datos efectivo.

Explora los conceptos de banderas y pliegues de bandera al analizar estructuras de datos complejas.

Este artículo explica los desafíos de la rigidez de muestras finitas en el análisis estadístico.

Una mirada a cómo los modelos de mezcla pueden ayudar a analizar conjuntos de datos complejos.

Un análisis de eventos extremos usando series temporales max-estables y coeficientes de dependencia en las colas.

Un enfoque innovador que combina el aprendizaje por refuerzo offline y online para mejorar la toma de decisiones.

Explorando cómo la transformación de firma mejora la selección de características en la regresión Lasso.

Explorando cómo la dependencia de datos afecta el rendimiento de la regresión lineal.

Nuevos métodos para evaluar estrategias usando datos incompletos.

Un nuevo marco mejora las predicciones a pesar de los datos incompletos.

Una mirada a cómo funcionan las redes neuronales profundas y su complejidad.

Presentando espacios causales para mejorar nuestra comprensión de la causalidad.

Este artículo habla sobre los temas clave para identificar sistemas lineales a través de datos.

Este documento presenta un nuevo método para la aproximación de distribuciones usando la Discrepancia de Kernel Stein.

Nuevo diseño mejora la precisión de las estimaciones del efecto del tratamiento usando el balance de covariables.

Avances en la comprensión de las interacciones de partículas en entornos no tradicionales.

Un método para reconstruir datos faltantes en análisis funcional de manera precisa.

Una mirada a cómo los procesos de puntos espaciales ayudan a modelar eventos en varios contextos.

Una inmersión profunda en la complejidad del modelo y su efecto en el rendimiento.

Una mirada a cómo el sobreajuste benigno puede beneficiar a los modelos de aprendizaje automático.

Aprende a identificar cambios en las distribuciones de datos usando métodos estadísticos avanzados.

Métodos para estimar promedios a partir de datos complejos e infinitos en dimensiones.