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PORTSEA avanza en estadísticas de valor extremo, influyendo en varios campos y en la educación.

Una visión general del papel de la entropía en el análisis de vectores aleatorios log-convexos.

Nuevos métodos revelan estructuras comunitarias en redes, mejorando la comprensión en varios campos.

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GROS combina varios estimadores para mejorar la precisión en el análisis de datos.

Examinando las conexiones entre matrices aleatorias y la teoría de números a través de funciones L.

Un nuevo método mejora el aprendizaje causal a pesar de datos faltantes y relaciones cíclicas.

Presentando un método para mejorar las pruebas de significancia en el análisis de regresión.

Explorando la formación y el comportamiento de clústeres en una losa bidimensional.

Analizando la importancia de las sumas ponderadas compensadas en modelos matemáticos de aleatoriedad.

Se propone un nuevo modelo para analizar datos de series temporales con valores enteros.

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GUDR mejora UDR para una mejor precisión en la cuantificación de la incertidumbre.

Este artículo examina cómo los números faltantes afectan a los conjuntos de suma en colecciones aleatorias.

Un nuevo método que usa transformadas de Fourier para mejorar la estimación de momentos de datos.

Un nuevo enfoque a los p-valores mejora la evaluación de la evidencia en la investigación estadística.

Un nuevo método para analizar la centralidad y la rareza en conjuntos de datos no estándar.

Aprende cómo la eliminación de ruido en matrices puede mejorar la calidad de los datos en varios campos.

Una mirada a los números de evasión y cómo interactúan con los posets vinculados suavemente.

Un nuevo método reduce las necesidades de datos para hacer predicciones precisas de regresión logística.

Un método para generar datos sintéticos usando redes bayesianas para proteger la privacidad mientras se permite el análisis.

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.