Últimos artículos para Estadísticas

Presentando un método flexible para evaluar el ajuste del modelo INAR sin suposiciones estrictas.

Presentamos ZOD-MC, un enfoque novedoso para tareas de muestreo desafiantes.

Explorando la importancia de las matrices aleatorias en la ciencia y las matemáticas.

Una mirada a cómo los eigenvalores de matrices aleatorias exhiben patrones y propiedades únicas.

BGWSR mejora las predicciones en el análisis de datos espaciales usando métodos estadísticos innovadores.

Un nuevo método para identificar cambios en datos de series temporales composicionales.

Examinando nuevos desarrollos en la Conjetura de Ratios y las funciones L en teoría de números.

Te presento VOROS, un método para mejorar la evaluación del rendimiento de clasificadores en escenarios desbalanceados.

Un nuevo método para analizar series de tiempo de conteo, centrándose en problemas de autocorrelación.

Un método para abordar variables no observadas en la investigación para obtener ideas más claras.

Explorando las propiedades de mezcla de las cadenas de Markov influenciadas por la aleatoriedad.

Un nuevo enfoque para combinar datos de medidas biológicas separadas.

Un nuevo método mejora la estimación de incertidumbre en modelos estadísticos.

Un nuevo enfoque para hacer que los datos de alta dimensión sean más fáciles de manejar.

Una mirada a cómo se dispersan las partículas en varios sistemas.

Un nuevo método para abordar problemas de relación de trazas a gran escala en tareas de clasificación.

Una guía clara sobre procesos puntuales y su papel en el transporte óptimo.

Explorando métodos de optimización robusta para datos inciertos en la toma de decisiones.

Un método eficiente para ajustar modelos complejos usando datos probabilísticos.

Una mirada a los métodos de estimación y sus aplicaciones en sistemas cuánticos.

Un análisis profundo de métodos para estimar la media de distribuciones de probabilidad.

Examinando cómo se comporta el número de emparejamiento en grafos aleatorios dispersos.

Un nuevo método mejora la detección de atípicos y la estimación en conjuntos de datos multidimensionales.

Examinando cómo la correlación de distancia mide la dependencia de variables y su respuesta a los valores atípicos.

Explorando las propiedades de las matrices aleatorias simétricas y sus autovalores.

Un nuevo método reduce la complejidad en datos categóricos jerárquicos para mejorar las predicciones.

Un nuevo método simplifica las revisiones de documentos utilizando el estimador de tamaño de población de Chao.

La muestreo cuántico ofrece nuevas formas de abordar desafíos difíciles en varios campos.

Cómo diferentes métodos de comunicación influyen en la toma de decisiones en situaciones inciertas.

PCA reduce la complejidad de los datos mientras conserva la información importante en varios campos.

Un método para restaurar la claridad en imágenes borrosas a través de técnicas estadísticas.

Nuevos métodos mejoran la modelización y las predicciones en estadística usando regresión de cresta de núcleo.

Presentamos un método para mejorar la eficiencia del análisis bayesiano en sistemas complejos.

Explora métodos de prueba no paramétricos para obtener resultados de investigación efectivos.

Explorando cómo los cambios en las exposiciones de salud impactan los resultados con técnicas estadísticas innovadoras.

Aprende cómo el análisis factorial y la rotación varimax aclaran estructuras de datos complejas.

Una mirada a las matrices Wishart no hermíticas y sus aplicaciones en estadística y física.

Aprende a simular difusiones condicionadas en espacios curvados complejos.

ALCORE simplifica el análisis tensorial para manejar datos de conteo dispersos de manera eficiente.

DOUST usa el entrenamiento en tiempo de prueba para mejorar la detección de outliers sin necesidad de datos etiquetados.