Matemáticas - Teoría Estadística

Este método simplifica la estimación de densidad log-concava usando componentes independientes.

Examinando las complejidades y estrategias para el aprendizaje de redes neuronales en varios tipos de datos.

Una mirada a los algoritmos espectrales y su papel en las predicciones de aprendizaje automático.

Este artículo examina los límites de error en modelos bayesianos jerárquicos para parámetros de alta dimensión.

Este artículo examina el papel de AMP en estadística de alta dimensión, enfocándose en la regresión escasa y robusta.

Métodos innovadores para estimar matrices de covarianza mientras se protege la privacidad personal.

Entendiendo métodos para estimar parámetros en procesos de difusión en varios campos.

Aprende métodos para probar si los datos faltantes son aleatorios usando matrices de covarianza.

Un nuevo enfoque mejora el análisis de efectos causales con múltiples mediadores que interactúan.

Una mirada a las complejidades de las redes de especies y la transferencia de genes.

Explorando cómo el ejercicio regular afecta las visitas al hospital de pacientes con EPOC.

Una mirada a cómo estos modelos analizan estructuras de datos complejas en varios campos.

Un nuevo método mejora el análisis del efecto del tratamiento en muestras pequeñas.

Una mirada a la teoría esencial detrás de los modelos de aprendizaje profundo.

Aprende cómo la regresión no paramétrica puede adaptarse a las restricciones para hacer mejores predicciones.

Nuevos métodos mejoran la separación de señales de fuentes mezcladas, enfrentando los desafíos del ruido de manera efectiva.

Este estudio presenta métodos mejorados para estimar la entropía de Tsallis en poblaciones exponenciales independientes.

Métodos para enfrentar desafíos en análisis estadísticos con datos dependientes.

Un nuevo enfoque para evaluar modelos de aprendizaje automático sin datos etiquetados.

Este artículo habla sobre cómo usar datos agregados en el aprendizaje automático mientras se protege la privacidad.

Un nuevo método mejora la eficiencia y precisión del análisis de datos espaciales.

Un estudio sobre los efectos del ruido en el análisis de señales y el comportamiento de los valores propios.

Un nuevo enfoque para abordar el cambio de covariables en modelos de aprendizaje automático.

Aprende cómo los procesos de Hawkes modelan eventos interconectados en varios campos.

Aprende cómo los gráficos causales revelan las dependencias entre variables.

Este artículo examina cómo determinar correlaciones entre vectores aleatorios usando métodos estadísticos.

Un enfoque modular para simplificar procesos complejos de estimación estadística.

Un nuevo modelo combina datos funcionales y de alta dimensión para mejorar el análisis.

Un nuevo método mejora el análisis de regresión en datos funcionales usando k-NN.

Explorando métodos para proteger los datos personales en un mundo impulsado por la información.

Una guía para entender el PACF para datos de series de tiempo con comportamiento cambiante.

Un enfoque práctico para mejorar las estimaciones de riesgo financiero usando SMLE.

Te presento LiNGAM-MMI, un método que mejora la identificación de relaciones causales.

El modelado causal ayuda a aclarar las relaciones de causa y efecto en varios campos.

Una mirada a cómo la randomización estratificada mejora la precisión en la investigación.

Nuevo marco aborda el aprendizaje de estados cuánticos sin restricciones i.i.d.

Explora la inferencia fiducial generalizada, un método para estimar parámetros desconocidos a partir de datos.

Un nuevo método que usa vectores aleatorios max-estables para mejorar la estimación de variables.

Este artículo habla sobre clasificadores de núcleo y su rendimiento en espacios de Sobolev.

Explora cómo los modelos gráficos revelan relaciones en eventos extremos en diferentes campos.