Statistiques - Théorie de la statistique

Cet article examine des méthodes pour l'estimation des paramètres dans de nouvelles familles de copules pour un meilleur modélisation.

Un aperçu des prioris de type Gibbs et de leurs applications dans divers domaines.

Un aperçu de l'utilisation des méthodes spectrales pour améliorer l'estimation des paramètres dans des données structurées.

Un aperçu de l'importance de l'analyse de réseau dans différents domaines.

Des méthodes améliorées pour estimer la covariance boostent l'analyse des données dans différents domaines.

Une étude sur les méthodes efficaces pour analyser des réseaux bipartites à travers les U-statistiques.

Explorer comment la régression de distribution aide dans divers domaines grâce aux méthodes de noyau.

Un aperçu de deux méthodes pour l'analyse de régression en haute dimension.

Découvrez comment le SBBD améliore l'estimation dans les graphes bipartites complets.

Les modèles d'état-espace améliorent l'analyse des données de comptage pour de meilleures prévisions et prises de décision.

Un aperçu de l'analyse des données de réseau et des indicateurs clés comme l'indice de Randić.

Cet article parle des méthodes pour protéger les données des utilisateurs dans les systèmes de recommandation.

Découvre comment les méthodes non asymptotiques améliorent l'analyse statistique dans les données de haute dimension.

De nouvelles méthodes bootstrap améliorent les tests de vecteurs de moyenne de population dans des données à haute dimension.

L'inférence sélective offre une meilleure précision pour les tests d'hypothèses après un clustering.

Les chercheurs s'attaquent aux défis des données incomplètes pour des résultats précis.

Une nouvelle approche spectrale améliore les modèles Matérn multivariés pour l'analyse des données spatiales.

Découvre comment les méthodes bayésiennes améliorent la précision des prédictions dans des résultats incertains.

Une étude sur comment trouver la meilleure option tout en garantissant la confidentialité des données.

Apprends comment la décomposition tensorielle robuste améliore l'analyse des données au milieu du bruit et des valeurs aberrantes.

Cet article examine les variations de puissance dans les processus stochastiques influencés par un mouvement brownien fractionnaire.

Apprends comment les modèles de machine learning se débrouillent avec des données jamais vues.

Explorer l'impact des écarts locaux et des fonctions sur les techniques QMC.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des prévisions malgré un étiquetage de données incorrect.

Examinons les pratiques éthiques en IA et leurs implications sociales.

Une méthode pour améliorer les prédictions dans les données avec des résultats manquants.

Les recherches de la mission MMS révèlent des infos clés sur les fluctuations magnétiques.

Apprends des méthodes pour récupérer des signaux à partir d'observations bruyantes efficacement.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des paramètres dans l'analyse de séries temporelles.

Une analyse du Thompson Sampling et de sa variante pour améliorer la prise de décision.

Les essais N-of-1 personnalisent le traitement en se concentrant sur les réponses individuelles.

Une nouvelle méthode améliore la combinaison des p-values discrètes pour de meilleurs résultats de recherche.

Découvre des conceptions robustes pour améliorer la fiabilité expérimentale malgré les incertitudes.

Apprends à déceler les changements dans les données avec des séquences de confiance.

Une nouvelle approche améliore les prévisions pour les événements de données extrêmes.

Apprends à estimer des paramètres pour des données à queues lourdes en utilisant des distributions Pareto par morceaux.

Examiner l'impact des processus gaussiens dans des environnements de données complexes.

Une méthode pour classifier les variétés projectives irréductibles sans structures toriques.

Un aperçu des modèles spatio-temporels en analyse de données.

Apprends à gérer le bruit dans la modélisation statistique pour une meilleure analyse.