Matemáticas - Teoría Estadística

Examinando el impacto de los procesos gaussianos en entornos de datos complejos.

Un método para clasificar variedades proyectivas irreducibles sin estructuras toricas.

Una mirada a los modelos espaciotemporales en el análisis de datos.

Aprende a tratar el ruido en el modelado estadístico para hacer un mejor análisis.

Un método para analizar los tiempos de viaje de las ondas y entender las propiedades de los materiales.

Este estudio presenta nuevas técnicas para entender los efectos causales con variables continuas después del tratamiento.

Un nuevo enfoque mejora el análisis de datos en estudios de salud multi-sitio.

Una mirada a cómo sacar conclusiones de experimentos adaptativos en la investigación.

Una mirada a métodos para identificar factores causales en la investigación.

Aprende a medir las estimaciones de la función K con funciones de intensidad desconocidas.

Un estudio sobre técnicas de muestreo efectivas para identificar la comunidad más grande.

Un nuevo método para mejorar el análisis estadístico con parámetros molestos.

Presentamos el PRe-proceso para un análisis de datos flexible y válido.

Una mirada a los métodos bayesianos para analizar distribuciones de datos sesgados.

Descubre cómo CCA ayuda a revelar relaciones entre diferentes conjuntos de datos.

Este estudio examina los factores que afectan las curvas de aprendizaje en la Regresión de Kernel Ridge.

Aprende a identificar patrones inusuales en los datos de manera eficiente.

Aprende a estimar y comparar promedios efectivamente usando técnicas avanzadas.

Nuevos métodos mejoran la precisión al estimar parámetros de datos clave.

Aprende a recuperar señales originales del ruido usando métodos estadísticos.

Aprende cómo el doble aprendizaje automático mejora los experimentos por lotes para la evaluación de tratamientos.

Nuevos métodos mejoran la estimación de resultados de tratamiento para la salud personalizada.

Una visión general de las redes neuronales bayesianas y su importancia en la IA.

Explorando métodos de profundidad estadística para datos difusos y sus aplicaciones.

Examinando cómo los conjuntos aleatorios y las funciones de creencias afectan la toma de decisiones en varios campos.

La investigación revela información sobre datos con muchas características e interdependencias.

Examinando la complejidad de muestras en programación estocástica con distribuciones de cola pesada.

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.