Statistiques - Théorie de la statistique

Un aperçu de la façon dont l'apprentissage de Laplace gère l'étiquetage des données en apprentissage automatique.

De nouvelles méthodes d'appariement de scores s'attaquent à des types de données uniques pour améliorer la modélisation statistique.

Explore des bornes non uniformes pour les U-statistiques studentisées et leur signification.

Explorer comment des priors mal spécifiés peuvent quand même donner des estimations statistiques fiables.

Une nouvelle approche statistique améliore l'analyse des influences génétiques sur les métabolites.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité de l'analyse statistique face à une mauvaise spécification du modèle.

La Machine de Fragilité Neuronale améliore les prévisions dans l'analyse de survie dans plusieurs domaines.

Un aperçu des SFDE et de leurs applications dans différents domaines.

Cet article parle d'améliorer la prise de décision dans les systèmes humain-capteur en utilisant la théorie de décision quantique.

IPNN propose une nouvelle façon de classer et regrouper les données efficacement.

Un aperçu de l'estimation QML et de ses applications dans les modèles factoriels.

Enquête sur le lien entre le biais et l'écart absolu moyen dans les estimateurs statistiques.

Les interactions cérébrales de niveau supérieur révèlent des trucs sur le traitement d'infos complexes.

Découvre l'importance de l'estimation de spectre et ses méthodes dans différents domaines.

Améliorer la résilience des réseaux de production face aux perturbations est super important pour les entreprises.

Un aperçu des lois strictement stables et de leur impact sur les fonctions de probabilité.

Apprends à estimer des valeurs à partir de données bruyantes en utilisant des méthodes statistiques.

De nouvelles méthodes améliorent l'inférence statistique pour les fonctions monotones.

De nouvelles méthodes améliorent la stabilité de l'analyse de la caractéristique d'Euler dans les données de forme.

Une méthode plus rapide pour analyser les impacts des entrées sur les sorties du modèle.

Cet article parle des principaux défis et des pistes de recherche en apprentissage profond.

Cet article explore l'optimisation robuste par rapport à la distribution et ses propriétés statistiques.

Le fond cosmique micro-onde révèle des trucs importants sur l'état initial de l'univers.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions à long terme en choisissant les meilleures mesures.

Examiner comment l'interpolation par noyau se comporte dans des situations de données bruitées.

Cette étude examine des méthodes pour améliorer les processus de dépistage en statistiques en utilisant la régression lasso.

Découvre comment Sparse Joint Shift gère efficacement les changements dans les distributions de données.

Un aperçu des fonctions de distribution centre-vers-l'extérieur et de leur rôle dans l'analyse statistique.

Cet article explore des méthodes pour estimer des expectiles multivariés en utilisant des covariables fonctionnelles.

Analyse comment les emplacements géographiques se relient au fil du temps et leurs implications.

Un aperçu de comment les modèles mixtes gaussiens analysent les données dépendantes du temps.

Une discussion sur la fusion des approches statistiques pour améliorer l'analyse des données.

Un regard sur la relation entre l'asymétrie de plusieurs variables aléatoires sous incertitude.

Cette étude examine les données d'échec en utilisant des méthodes statistiques innovantes.

Cet article examine les défis de l'ICA et explore des méthodes pour s'améliorer.

Une méthode pour améliorer les intervalles de confiance en régression monotone en utilisant SLSE.

Comprendre les interactions complexes dans les jeux de données en utilisant des méthodes tensor.

Apprends à évaluer l'identifiabilité des paramètres avec une approche bayésienne.

Un aperçu des techniques pour remplir les valeurs manquantes dans de grandes matrices.

Un aperçu de la façon dont les systèmes linéaires réagissent dans le temps sous des influences aléatoires.