Statistiques - Théorie de la statistique

Des chercheurs développent des tests pour évaluer les coefficients de diffusion dans des systèmes complexes au fil du temps.

Explore comment l'apprentissage méta non linéaire améliore l'efficacité et la précision de l'apprentissage des tâches.

L'algorithme rSVDdpd offre des analyses de données fiables même en présence de valeurs aberrantes et de bruit.

Un aperçu de comment la géométrie de l'information peut améliorer les techniques d'apprentissage automatique.

Apprends des méthodes efficaces pour analyser des données regroupées en mettant l'accent sur l'estimation des paramètres.

Un aperçu de l'algorithme de Metropolis-Hastings avec marche aléatoire pour l'échantillonnage statistique.

Une nouvelle approche pour de meilleures estimations dans la modélisation statistique de données complexes.

Cet article examine deux méthodes pour étudier les formes de données : la géométrie de l'information et la géométrie de Wasserstein.

Des méthodes robustes améliorent l'analyse des dispositifs à usage unique et de leurs taux de défaillance.

Examinons comment les retours humains influencent les systèmes de récompense dans la prise de décision.

L'identifiabilité et la falsifiabilité sont super importantes dans la croissance des modèles bayésiens.

Explorer comment les lois de conservation scalaires s'appliquent à l'analyse du flux de trafic.

Explorer la différence moyenne de Gini et ses applications en théorie de la fiabilité.

Explore l'importance et les applications de l'analyse fonctionnelle de données multivariées.

Présentation d'une fonction pour évaluer les informations et la variabilité dans l'analyse de la fiabilité et des risques.

Une nouvelle méthode aide à analyser des événements extrêmes rares mais marquants.

Un aperçu des réseaux multilayer et leur impact sur les interactions dans divers domaines.

Un aperçu des processus de moyenne mobile et de leurs applications dans les données du monde réel.

Une nouvelle méthode pour différencier les états de santé en utilisant des données de séries temporelles ECG.

Une étude sur l'identification des facteurs qui influencent les taux de fertilité dans différents pays.

Apprends comment l'estimation du rapport de densité aide à comparer les groupes de données efficacement.

Un aperçu des approches bayésiennes et fréquentistes pour estimer l'incertitude.

S'attaquer aux données manquantes avec des techniques de régression innovantes pour des insights précis.

Cet article parle du rôle et des défis des équations différentielles stochastiques hypo-elliptiques.

Combiner des méthodes classiques et quantiques améliore la détection des fissures dans les structures en béton.

Un nouveau modèle statistique qui améliore l'analyse des données dans plusieurs domaines.

Présentation d'une approche unifiée pour étudier les relations entre richesse et consommation.

Présentation du graphique P-P de Lorenz pour évaluer la dominance stochastique d'ordre deux dans les distributions.

Un aperçu de la signification et de l'analyse des valeurs extrêmes dans les données fonctionnelles.

Apprends à gérer les changements dans le comportement des données pour de meilleures prédictions.

Cet article présente une nouvelle technique d'estimation pour les distributions exponentielles.

Cette étude parle des vecteurs propres, des méthodes d'analyse de données et des défis avec de petits écarts propres.

Les avancées dans les méthodes de test améliorent la compréhension des relations entre les variables.

La loi de Benford montre comment les données naturelles défient les attentes en matière de distribution des chiffres.

Examiner comment deux variables se relient en utilisant des distributions conditionnelles pour une meilleure analyse de données.

Explore l'évolution et l'importance des techniques de compression d'impulsions radar.

Une méthode pour estimer comment les mesures de probabilité se rapportent et s'adaptent en utilisant la régularisation.

Un nouveau modèle améliore le classement grâce à des comparaisons par paires dans plusieurs domaines.

Présentation de statistiques efficaces pour tester les structures de covariance dans des données de haute dimension.

Explique comment la quantité de données influence la performance des algorithmes des plus proches voisins.