Statistiques - Théorie de la statistique

Un aperçu de comment on trouve des relations de cause à effet dans les données.

Apprends comment les processus gaussiens gèrent l'incertitude de prédiction en apprentissage machine.

Explorer l'importance du mouvement brownien dans différents domaines.

Une nouvelle méthode révèle des infos sur les erreurs de prédiction et la complexité des modèles.

Explore le rôle des valeurs propres dans l'amélioration des analyses statistiques et des évaluations de modèles.

Examiner l'impact des taux d'apprentissage sur les performances prédictives.

Cette étude examine l'efficacité du Lasso dans les modèles de diffusion à haute dimension.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'analyse des données de séries temporelles.

Un aperçu des complexités des modèles de mélanges normaux en statistiques.

Une nouvelle approche pour l'inférence causale avec des méthodes de collecte de données flexibles.

Explore les processus stables harmonisables à incréments stationnaires et leurs applications dans divers domaines.

Explorer de nouvelles méthodes d'analyse de regroupement d'événements dans différents domaines.

Un aperçu des méthodes récentes pour récupérer des matrices de faible rang avec moins d'observations.

Cet article parle des méthodes pour gérer le biais dans la corrélation à distance.

Une plongée approfondie dans les projections de Wasserstein et leurs applications en statistique.

Un aperçu de l'importance et des applications des processus de type Dickman.

Apprends comment la kurtosis influence le comportement des données dans différents domaines.

De nouveaux outils améliorent la compréhension des prédictions des Forêts Aléatoires Fonctionnelles dans le domaine de la santé.

Examiner comment le bruit influence le comportement et les transitions dans des systèmes hors équilibre.

Cet article examine de nouvelles méthodes pour évaluer la concentration des vecteurs aléatoires gaussiens autour des valeurs moyennes.

Apprends comment les rapports de vraisemblance et les p-values diffèrent dans les tests d'hypothèses.

Un aperçu des méthodes améliorées pour analyser des données fonctionnelles.

Un nouvel algorithme spectral vise à améliorer la récupération de communauté dans des réseaux étiquetés.

Un nouveau modèle s'attaque aux défis du classement avec des données qui changent.

Examiner comment les variables ajoutées influencent la signification statistique dans les résultats de recherche.

Une étude sur l'utilisation de structures arborescentes pour améliorer le modélisation de sujets dans les données textuelles.

Une nouvelle méthode pour gérer des données complexes avec une analyse statistique.

Explorer l'application de l'inégalité de Grunbaum dans des environnements géométriques complexes.

La recherche améliore les techniques de filtrage des données pour suivre les mouvements des cellules.

Découvre comment l'apprentissage par transfert améliore les résultats du machine learning avec des données limitées.

Méthodes améliorées pour évaluer la distribution de Pareto type-I avec des données censurées.

Cet article parle de l'importance de mesurer l'incertitude dans l'analyse des données de santé.

Un aperçu des méthodes de sélection de variables pour l'analyse de données complexes.

Un aperçu des défis et des connaissances sur la régression par noyau dans des contextes à haute dimension.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des données fonctionnelles en tenant compte de la directionnalité.

Découvrez des méthodes pour analyser des données complexes et non uniformes dans différents domaines.

Les modèles spécifiques aux patients améliorent la compréhension du flux sanguin cardiaque et des stratégies de traitement.

De nouvelles méthodes améliorent la récupération du signal à partir de données bruitées sans connaissance de la distribution du bruit.

Un aperçu des DPP et de leur rôle dans la sélection de groupes d'items divers.

Un guide pour comprendre la régression linéaire régulière sparse et ses applications dans l'analyse de données.