Statistiques - Théorie de la statistique

De nouvelles méthodes améliorent l’efficacité et la précision dans la recherche médicale et technologique.

Présentation d'un cadre pour quantifier l'incertitude dans les modèles prédictifs, surtout dans des espaces de données complexes.

Explorer des techniques pour améliorer les estimations statistiques avec des bornes inférieures minimax.

Utiliser des divergences statistiques pour les tests d'hypothèses dans l'analyse de données de haute dimension.

Une étude examine des méthodes pour tester les changements dans les modèles de facteur en utilisant des valeurs propres et des vecteurs propres.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des facteurs faibles et forts dans les données.

Comprendre les impacts des traitements en tenant compte de l'interférence des réseaux.

Cette étude examine la relation entre les réponses scalaires et les covariables fonctionnelles en utilisant des méthodes statistiques avancées.

Une méthode pour construire des zones de confiance dans les équations statistiques pour les effets de traitement.

Apprends-en plus sur le Passage de Message Approximatif et son rôle dans le traitement des données.

Présentation d'une méthode innovante pour analyser les effets des traitements sans la condition de positivité.

Une méthode pour tester les interactions entre des événements au fil du temps en utilisant des modèles statistiques.

De nouveaux algorithmes améliorent la vitesse et la précision de l'alignement des graphes pour les réseaux corrélés.

Apprends comment les techniques de rééchantillonnage améliorent la stabilité des résultats statistiques.

Cet article parle des galères de la validation des modèles à cause des données contaminées.

Cet article parle des méthodes pour créer des intervalles de prévision étroits dans des conditions de données changeantes.

Une méthode pour traiter les erreurs de données dans l'analyse à haute dimension.

Un aperçu de l'utilisation de la PCA tensorielle distribuée pour une analyse de données efficace à travers les lieux.

Un aperçu du rôle de la PCR dans l'analyse des jeux de données à haute dimension.

Un outil polyvalent pour analyser des distributions de données variées en stats.

Une méthode qui combine la SGD et des techniques de confidentialité pour une analyse de données efficace.

Cet article parle d'un nouveau cadre pour le test des noyaux dans l'analyse de données complexes.

Une nouvelle méthode pour analyser des données spatio-temporelles dans différents domaines.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des données d'images cérébrales en utilisant des techniques d'apprentissage par variétés.

Un nouveau cadre pour créer des classificateurs d'apprentissage automatique fiables et précis.

Examine comment les algorithmes peuvent protéger la vie privée tout en optimisant les décisions dans la médecine personnalisée.

Cette recherche s'attaque au sur-lissage dans les convolutions de graphes pour améliorer la précision de la classification des nœuds.

Un aperçu des nouvelles méthodes pour améliorer le débruitage de matrices au milieu de bruits complexes.

Une nouvelle approche pour optimiser l'inférence bayésienne en utilisant des méthodes généralisées.

Découvrez une nouvelle approche de l'inférence causale avec des cocycles.

Une exploration de la stabilité algorithmique et des limites des tests.

Apprends comment les samplers rehaussés améliorent l'efficacité d'échantillonnage dans les méthodes MCMC.

Un aperçu des méthodes pour estimer les valeurs extrêmes dans des données normales bivariées.

Un aperçu de comment gérer les erreurs dans les modèles génératifs basés sur les scores.

Un aperçu de comment la calibration influence les prédictions et la fiabilité des modèles.

CASBAH améliore l'étude des effets du traitement en utilisant des variables continues après le traitement.

Une nouvelle approche pour mesurer les dépendances dans des ensembles de données extrêmes dans différents domaines.

Apprends comment les distributions sans élément simplifient l'analyse et améliorent l'organisation des données.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de covariance dans les processus gaussiens avec un seuil adaptatif.

Les tenseurs offrent une nouvelle façon d'analyser des données complexes dans différents domaines.