Matemáticas - Teoría Estadística

Una mirada a las funciones de distribución de adentro hacia afuera y su papel en el análisis estadístico.

Este artículo explora métodos para estimar expectiles multivariados usando covariables funcionales.

Analiza cómo las ubicaciones geográficas se relacionan a lo largo del tiempo y sus implicaciones.

Una mirada a cómo los modelos de efectos mixtos gaussianos analizan datos dependientes del tiempo.

Una charla sobre cómo juntar enfoques estadísticos para mejorar el análisis de datos.

Una mirada a la relación entre la asimetría de múltiples variables aleatorias bajo incertidumbre.

Este estudio examina datos de fallos usando métodos estadísticos innovadores.

Este artículo examina los desafíos del ICA y explora métodos para mejorarlo.

Un método para mejorar los intervalos de confianza en la regresión monótona usando SLSE.

Entendiendo interacciones complejas en conjuntos de datos usando métodos tensoriales.

Aprende a evaluar la identificabilidad de parámetros usando un enfoque bayesiano.

Una visión general de técnicas para rellenar valores faltantes en matrices largas.

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.