Últimos artículos para Estadísticas

Una mirada a cómo la PDA ayuda a analizar datos funcionales complejos.

CHCDS mejora la precisión de la predicción sin particionamiento de datos.

Mejorando la precisión en la estimación de ratios de densidad a través de enfoques geométricos.

Este artículo examina cómo los límites afectan la convergencia de cadenas de Markov en sistemas bioquímicos.

Este artículo examina la importancia de los máximos y la prueba de espaciado en campos aleatorios gaussianos.

Un enfoque fresco para clasificar datos utilizando modelos bayesianos para agrupar elementos similares.

Explora varios métodos para estimar la entropía en el análisis de datos.

Descubre cómo los priors de mezcla pueden mejorar el análisis de estudios de replicación.

Aprende cómo la inferencia bayesiana actualiza las probabilidades con nueva evidencia y creencias previas.

Nuevas técnicas en muestreo mejoran la eficiencia en el análisis estadístico.

Una mirada a cómo las transformaciones impactan la media y la covarianza en el análisis de datos.

Una introducción a las geodésicas de Wasserstein cortadas y sus diferencias con las geodésicas de Wasserstein.

Una mirada a cómo DIVE mejora la comprensión de los efectos del tratamiento en diferentes poblaciones.

Una mirada clara a los modelos VARMA y sus aplicaciones en datos de series temporales.

Una nueva técnica que utiliza electrostática para una mejor muestreo y estimación de datos.

BART es una herramienta poderosa para predecir resultados en diversos campos.

Explora conceptos clave de las desigualdades y sus aplicaciones en varios campos.

Una mirada a los modelos para tiempos de supervivencia relacionados y riesgos competitivos.

Un nuevo método para una inferencia bayesiana más eficiente a través de la inferencia variacional de partículas.

Un nuevo método acelera significativamente el muestreo de procesos de Lévy no gaussianos.

Explorando los paralelismos entre la mecánica cuántica y la estructura del lenguaje.

Esta investigación mejora los Procesos Gaussianos usando características de Fourier adaptativas para hacer mejores predicciones.

Aprende sobre estructuras causales y el impacto de variables que no se pueden medir.

Examinando cómo el CLT se adapta a sistemas con fuertes correlaciones.

Nuevas funciones de pérdida buscan mejorar la estimación de la relación de densidad en el aprendizaje automático.

Una mirada a los problemas de momentos, sus tipos y su importancia.

NCP simplifica el aprendizaje de probabilidades condicionales para tomar mejores decisiones en diferentes áreas.

Un nuevo modelo mejora el llenado de datos faltantes en tablas.

Una mirada a los beneficios de la propagación de expectativas para el análisis estadístico.

Examinando cómo la raza afecta los modelos de atención médica y su equidad.

Este artículo habla sobre métodos para estimar cuantiles en datos direccionales.

Explora la importancia de las matrices, los valores propios y los campos aleatorios en el análisis de datos.

Una mirada a las matrices de covarianza estructuradas y su papel en el análisis de relaciones entre variables.

Explorando los problemas de la incertidumbre epistémica en los métodos de aprendizaje profundo bayesiano.

Explorando el impacto de proyecciones aleatorias dispersas en el análisis de datos de alta dimensión.

Un nuevo marco mejora las técnicas de captura-recaptura para obtener mejores estimaciones de población.

Explorando cómo diferentes ratios de aleatorización pueden mejorar los resultados de los ensayos de supervivencia.

Una mirada a cómo diferentes campos de la astronomía analizan datos espaciales.

Una mirada detallada a los métodos de agrupamiento y sus definiciones.

Descubre métodos simplificados para calcular derivadas parciales cruzadas en funciones complejas.