Statistiques - Théorie de la statistique

Un aperçu de comment les processus empiriques aident à analyser les données dans différents domaines.

Explorer des méthodes statistiques efficaces pour de meilleures prédictions en apprentissage automatique.

Un regard détaillé sur la performance de l'estimateur des moindres carrés sous contraintes.

Analyser le comportement du système de classement Elo et son impact sur les tournois compétitifs.

Examiner le rôle des définitions claires dans l'analyse statistique.

Comprendre comment le contexte influence la prise de décision grâce à des bandits de continuum contextuels.

De nouveaux algorithmes améliorent la compréhension des relations entre les variables dans la découverte causale.

Cette recherche parle du rôle de l'apprentissage fédéré pour protéger la vie privée pendant l'analyse des données.

Nouvelles méthodes pour les tests statistiques tout en protégeant la vie privée des données grâce à l'apprentissage fédéré.

Les techniques basées sur les données doivent protéger la vie privée tout en identifiant les meilleures options.

Un aperçu des modèles graphiques binaires et de leurs applications en neurosciences.

Apprends comment fusionner les types de données améliore la précision de la recherche dans différents domaines.

Un aperçu des modèles graphiques probabilistes et de leurs applications dans divers domaines.

De nouveaux algorithmes améliorent l'échantillonnage à partir de distributions connues et inconnues pour des applications pratiques.

Cet article parle de méthodes innovantes pour améliorer l'analyse statistique des données groupées.

Explore les estimateurs clés pour la régression linéaire et leur impact sur les prédictions.

Explorer comment les techniques d'apprentissage automatique aident à résoudre des problèmes inverses dans différents domaines.

Un aperçu concis des modèles de régression par facteur et de leurs applications.

Une nouvelle méthode pour comparer les mécanismes de confidentialité dans l'apprentissage machine.

Un aperçu de comment les expériences randomisées révèlent des relations de cause à effet dans différents domaines.

De nouvelles méthodes améliorent l'estimation des paramètres dans les modèles de verre de spin.

Cet article parle du rôle des procédures minimax pour améliorer la précision de la régression linéaire.

Apprends à prévoir quand des conditions météorologiques extrêmes peuvent se produire.

Cet article parle des méthodes pour échantillonner des données complexes et de haute dimension de manière plus efficace.

Apprends comment la régression par noyau et la mise à jour bayésienne améliorent les prédictions avec de nouvelles données.

Méthodes innovantes pour récupérer des étiquettes temporelles à partir de données dynamiques bruyantes.

Cet article présente des quantiles minimax pour de meilleures estimations statistiques.

Cette étude examine les PINNs bayésiens pour estimer les paramètres des PDE à partir de données bruitées.

Deux nouveaux estimateurs améliorent la précision dans l'analyse des données de réponse des items.

Explore comment le modèle de blocs stochastiques aide à identifier des communautés dans les réseaux.

Apprends à identifier des motifs inhabituels dans des données de séries temporelles avec la profondeur de Markov.

Apprends des techniques pour estimer les valeurs manquantes dans des séquences stochastiques stationnaires.

Une approche de test en deux étapes simplifie les interactions entre plein de variables génétiques.

Examiner le rôle de la robustesse dans l'estimation de distributions inconnues à partir d'échantillons.

Explorer le rôle des priors tensoriels structurés dans l'amélioration des estimations de données.

Découvrez les bases de l'apprentissage des réseaux bayésiens dynamiques à partir des données.

Une méthode pour analyser efficacement des modèles de facteur tensoriel de haute dimension en finance.

CHCDS améliore la précision des prédictions sans partitionnement des données.

Cet article examine l'importance des maxima et du test d'espacement dans les champs aléatoires gaussiens.

Un aperçu de la manière dont les eigenmaps améliorent l'analyse des données grâce à un redimensionnement efficace.