Matemáticas - Teoría Estadística

Combinando métodos paramétricos y no paramétricos para una mejor análisis de datos.

Examinando el impacto de Monte Carlo Secuencial en la equidad y fiabilidad de la delimitación de distritos.

Las técnicas para reducir el ruido mejoran la calidad de imagen en varios campos.

Un nuevo enfoque para analizar datos de cola pesada usando estadísticas robustas de máximos.

Este documento examina métodos para comparar modelos generativos a través de representaciones basadas en embeddings.

Aprende sobre la prueba KS, sus tipos y las implicaciones para el análisis de datos.

Una visión general de los estimadores de máxima verosimilitud para densidades log-concavas y sus propiedades.

Este artículo habla sobre métodos para aprender distribuciones no normalizadas usando estimación de contraste de ruido.

Una mirada a métodos de clustering mejorados y sus aplicaciones prácticas.

Aprende a identificar cambios importantes en datos de series temporales de manera efectiva.

Una mirada a los procesos de Lévy y métodos de estimación de densidad de saltos.

Una mirada a cómo la estimación de la varianza afecta la efectividad del tratamiento en experimentos.

Una mirada a eventos extremos y cómo prepararse para ellos.

Una mirada a las pruebas de bondad de ajuste en datos repartidos en varios servidores.

Los científicos encuentran conexiones entre genes y cáncer usando nuevos métodos.

Examinando la importancia de modelos precisos en las evaluaciones educativas.

Un nuevo modelo aborda el desafío de la incertidumbre en el tiempo de eventos en varios campos.

Explorando cómo el tamaño del modelo afecta el rendimiento en la detección OOD.

Descubre técnicas para estimar señales en medio del ruido en diferentes campos.

Una mirada a cómo la matriz Bethe-Hessian ayuda en la detección de comunidades.

Aprende cómo el diseño de mecanismos moldea estrategias de mercado efectivas para los vendedores.

Una mirada a la estimación de densidad del núcleo y su importancia en el análisis de datos complejos.

Infórmate sobre modelos innovadores para analizar razones de probabilidades en diferentes campos.

Aprende cómo las funciones de dependencia local revelan interacciones entre variables aleatorias.

Aprende cómo hacemos conjeturas inteligentes sobre cuánto duran las cosas.

Descubre métodos para mejorar la comprensión de sistemas complejos a través de datos de series temporales.

Aprende a determinar si los datos de series temporales se comportan como ruido blanco.

Entendiendo la censura y la estimación en pruebas de vida útil.

Una mirada a cómo distintas medidas de distancia afectan las formas y los datos.

Una mirada a cómo el análisis de variación mejora nuestras ideas sobre causa y efecto.

Aprende cómo el muestreo por importancia y el IMH estiman distribuciones en estadística.

Descubre cómo la Profundidad Espacial de Wasserstein ayuda a entender datos complejos.

Aprende cómo las redes neuronales densas analizan datos complejos a través del tiempo y el espacio.

Presentando una innovadora red neural de corbata para mejorar la predicción y la gestión de la incertidumbre.

Aprende cómo la Matriz de Colisiones ayuda en la toma de decisiones en diferentes áreas.

Explorando los roles del ruido aditivo y multiplicativo en varios sistemas.

Aprende cómo la covarianza de Gini parcial mejora el análisis de datos de alta dimensión y colas pesadas.

Aprende cómo los algoritmos de NN recomiendan opciones incluso cuando hay información faltante.

Examinando los efectos del tratamiento a través de métodos adaptativos en datos existentes.

Descubre cómo los mapas unimodales nos ayudan a predecir en medio del ruido.