Mathématiques - Théorie des statistiques

De nouvelles méthodes améliorent la comparaison des données dans des environnements changeants.

Cet article explore le prior demi-Cauchy et son efficacité pour estimer des paramètres.

Ce travail présente une nouvelle méthode pour résoudre des PDE complexes en utilisant des réseaux de neurones.

Présentation d'un cadre structuré pour une meilleure sélection de modèles et gestion des erreurs.

Cet article examine les récentes avancées dans les familles de copules et leurs applications.

Une nouvelle approche pour gérer les données incomplètes dans les études de santé et d'ingénierie.

Les méthodes de simulation offrent des infos précieuses pour la recherche statistique et les applis concrètes.

Cet article parle des méthodes pour comparer les techniques de sélection et de classement des variables en analyse de données.

Découvrez de nouvelles méthodes pour analyser des données de séries temporelles complexes.

Un aperçu des modèles autorégressifs périodiques et de leurs applications sur des données bruyantes.

Explore une méthode pour une estimation fiable dans des données complexes avec des variables aléatoires interdépendantes.

Cet article explore comment faire la différence entre des distributions uniformes modifiées et originales.

Cet article examine des méthodes pour l'estimation des paramètres dans de nouvelles familles de copules pour un meilleur modélisation.

Un aperçu des prioris de type Gibbs et de leurs applications dans divers domaines.

Un aperçu de l'utilisation des méthodes spectrales pour améliorer l'estimation des paramètres dans des données structurées.

Un aperçu de l'importance de l'analyse de réseau dans différents domaines.

Des méthodes améliorées pour estimer la covariance boostent l'analyse des données dans différents domaines.

Une étude sur les méthodes efficaces pour analyser des réseaux bipartites à travers les U-statistiques.

Explorer comment la régression de distribution aide dans divers domaines grâce aux méthodes de noyau.

Un aperçu de deux méthodes pour l'analyse de régression en haute dimension.

Découvrez comment le SBBD améliore l'estimation dans les graphes bipartites complets.

Les modèles d'état-espace améliorent l'analyse des données de comptage pour de meilleures prévisions et prises de décision.

Un aperçu de l'analyse des données de réseau et des indicateurs clés comme l'indice de Randić.

Cet article parle des méthodes pour protéger les données des utilisateurs dans les systèmes de recommandation.

Découvre comment les méthodes non asymptotiques améliorent l'analyse statistique dans les données de haute dimension.

De nouvelles méthodes bootstrap améliorent les tests de vecteurs de moyenne de population dans des données à haute dimension.

L'inférence sélective offre une meilleure précision pour les tests d'hypothèses après un clustering.

Les chercheurs s'attaquent aux défis des données incomplètes pour des résultats précis.

Une nouvelle approche spectrale améliore les modèles Matérn multivariés pour l'analyse des données spatiales.

Découvre comment les méthodes bayésiennes améliorent la précision des prédictions dans des résultats incertains.

Une étude sur comment trouver la meilleure option tout en garantissant la confidentialité des données.

Apprends comment la décomposition tensorielle robuste améliore l'analyse des données au milieu du bruit et des valeurs aberrantes.

Cet article examine les variations de puissance dans les processus stochastiques influencés par un mouvement brownien fractionnaire.

Apprends comment les modèles de machine learning se débrouillent avec des données jamais vues.

Explorer l'impact des écarts locaux et des fonctions sur les techniques QMC.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des prévisions malgré un étiquetage de données incorrect.

Examinons les pratiques éthiques en IA et leurs implications sociales.

Une méthode pour améliorer les prédictions dans les données avec des résultats manquants.

Les recherches de la mission MMS révèlent des infos clés sur les fluctuations magnétiques.

Apprends des méthodes pour récupérer des signaux à partir d'observations bruyantes efficacement.