Statistiques - Théorie de la statistique

Un aperçu de l'Analyse de Composantes Principales Fonctionnelles pour gérer des données fonctionnelles rares.

Aperçus sur la gestion des facteurs faibles dans l'analyse de données complexes.

Améliorer la calibration de l'incertitude aide à prendre de meilleures décisions dans plein de domaines.

Apprends à améliorer la fiabilité des produits grâce à des méthodes de test avancées.

Les essais de durée de vie accélérés donnent des infos sur la durabilité et la fiabilité des produits.

Un aperçu détaillé de l'évaluation des algorithmes et de l'évaluation des performances des modèles.

Cet article parle des techniques d'échantillonnage à partir de modèles à champ moyen dans des systèmes complexes.

Apprends comment les tests A/B peuvent vraiment améliorer les stratégies de pub en ligne.

Apprends comment les modèles de cohérence améliorent la vitesse et la qualité de génération de données.

Cet article parle de comment la symétrie influence l'optimisation et la prise de décision dans différents domaines.

Une nouvelle méthode améliore efficacement la calibration dans la classification multi-classe.

Analyse des méthodes de classement influencées par des comparaisons adversariales.

Une introduction aux modèles de régression fonctionnelle et leurs applications dans divers domaines.

Une étude sur l'estimation des champs de vitesse à partir d'équations différentielles partielles stochastiques.

Un aperçu de la profondeur des demi-espaces angulaires pour analyser des données directionnelles sur des sphères.

Un aperçu de la distance de Wasserstein et de ses applications en théorie des probabilités.

Cet article parle des méthodes pour créer des matrices de covariance creuses afin d'améliorer l'analyse statistique.

Un nouvel estimateur améliore l'analyse de jeux de données complexes avec plusieurs résultats et du bruit.

Apprends à combiner efficacement les processus de preuves dans l'analyse de données.

Une nouvelle approche combine l'apprentissage de la représentation causale et les modèles de base pour une meilleure compréhension.

Un aperçu de comment les arbres de mouvement brownien modélisent l'évolution des traits.

Apprends comment les méthodes bayésiennes améliorent les prédictions en utilisant les données du passé.

Une nouvelle approche met l'accent sur des approximations valables plutôt que de chercher la vérité dans les modèles.

Explorer les risques de confidentialité liés aux attaques par inférence d'adhésion en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour une analyse de données efficace malgré les valeurs aberrantes.

Évaluer l'incertitude dans les réseaux de neurones pour de meilleures prédictions scientifiques.

Explore les modèles GWSBM et GWPDSM dans la détection de communautés.

Une nouvelle méthode simplifie l'étude des graphes géométriques aléatoires pour des insights plus profonds.

Présentation de DOPE : une méthode solide pour améliorer l'estimation des effets du traitement en utilisant des données d'observation.

De nouvelles mesures améliorent les comparaisons de ensembles de données médicales complexes.

Investiguer les complexités de l'échantillonnage postérieur dans les modèles de diffusion pour le traitement d'images.

Explorer de nouvelles méthodes en statistiques algébriques dans les tests éducatifs, la régression et les tableaux de contingence.

Découvre de nouvelles méthodes pour estimer les effets des traitements dans la recherche.

Apprends comment améliorer la régression linéaire en s'attaquant au biais de sélection.

Cet article examine les complexités et les limites des méthodes de régression linéaire sparse.

Une nouvelle méthode aide à résoudre des problèmes difficiles d'inférence statistique en utilisant des échantillons artificiels.

Présentation d'un algorithme pour prendre de meilleures décisions avec des récompenses incertaines dans des scénarios complexes.

De nouvelles méthodes révèlent les structures communautaires dans les réseaux, ce qui améliore les connaissances dans divers domaines.

GROS combine plusieurs estimateurs pour une meilleure précision dans l'analyse des données.

De nouvelles méthodes améliorent l'échantillonnage à partir de distributions complexes en utilisant des équations HJB et des Tensor Train.