Mathématiques - Théorie des statistiques

Un regard plus près sur les processus gaussiens, les transformations linéaires et le rôle des opérateurs non bornés.

Explore les caractéristiques essentielles et l'ascendance des systèmes de particules pondérées.

Des avancées de recherche sur les modèles stochastiques pour la dynamique des fluides, en se concentrant sur les techniques d'étalonnage du bruit.

La recherche révèle des réseaux de gènes interconnectés en utilisant une nouvelle approche statistique.

Découvrez BDEC, une méthode d'échantillonnage conçue pour des distributions de probabilité complexes.

Cet article explore les distributions de probabilité interventionnelles et leur rôle dans la causalité.

Découvrez comment la technologie change l'efficacité et la précision des audits.

Apprends comment les méthodes bayesiennes améliorent les prévisions en s'attaquant à l'incertitude des données d'entrée.

Un aperçu de comment les modèles de blocs stochastiques aident à analyser des réseaux complexes.

Un aperçu des principes de l’estimation du maximum de vraisemblance dans les modèles de concentration linéaire.

Apprends à analyser des structures causales dans des données complexes grâce à des graphes dirigés.

Découvrez comment les DNN améliorent les prévisions pour des données faiblement dépendantes.

Une nouvelle méthode s'attaque efficacement aux défis de la régression linéaire en haute dimension.

Cet article parle de l'impact des données manquantes et de l'analyse de sensibilité dans la recherche.

Découvrez des méthodes efficaces et discrètes pour estimer l'entropie dans les données.

Une méthode pour détecter rapidement et précisément les changements dans plusieurs flux de données.

Équilibrer les préoccupations de confidentialité avec le besoin d'une analyse de données efficace.

Explore les concepts de drapeaux et de pliage de drapeaux pour analyser des structures de données complexes.

Cet article explique les défis de la rigidité des échantillons finis dans l'analyse statistique.

Un aperçu de comment les modèles de mélange peuvent aider à analyser des jeux de données complexes.

Une analyse des événements extrêmes en utilisant des séries chronologiques max-stables et des coefficients de dépendance en queue.

Une approche innovante combinant l'apprentissage par renforcement hors ligne et en ligne pour une meilleure prise de décision.

Explorer comment la transformation de signature améliore la sélection des caractéristiques dans la régression Lasso.

Explorer l'impact de la dépendance aux données sur la performance de la régression linéaire.

Nouvelles méthodes pour évaluer des stratégies avec des données incomplètes.

Un nouveau cadre améliore les prédictions malgré des données incomplètes.

Un aperçu du fonctionnement des réseaux de neurones profonds et de leur complexité.

Introduction des espaces causaux pour améliorer notre compréhension de la causalité.

Cet article parle des enjeux clés pour identifier des systèmes linéaires à partir de données.

Ce papier présente une nouvelle méthode pour l'approximation de distribution en utilisant la discrépance de Kernel Stein.

Le nouveau design améliore la précision des estimations des effets du traitement en utilisant l'équilibre des covariables.

Avancées dans la compréhension des interactions entre particules dans des environnements non traditionnels.

Une méthode pour reconstruire des données manquantes en analyse fonctionnelle de manière précise.

Un aperçu de comment les processus de points spatiaux aident à modéliser des événements dans divers contextes.

Une plongée profonde dans la complexité des modèles et son impact sur la performance.

Un aperçu de comment l'overfitting bénin peut profiter aux modèles d'apprentissage automatique.

Apprends à repérer les changements dans les distributions de données en utilisant des méthodes statistiques avancées.

Méthodes pour estimer des moyennes à partir de données complexes et infinies.

Apprends des méthodes efficaces pour une estimation statistique précise dans des populations finies.

Présentation de tests innovants pour analyser des distributions de données sphériques et hypersphériques.