Mathématiques - Théorie des statistiques

Ce papier examine les effets de profondeur et de bruit dans les poly-GNNs pour l'apprentissage semi-supervisé.

Ce document examine le comportement et les défis des modèles de mélange en statistiques.

Apprends l'importance et les méthodes d'estimation des quantiles dans différents domaines.

Apprends comment les méthodes mathématiques nous aident à comprendre le comportement des systèmes dans le temps.

Apprends tout sur la distribution hypergéométrique et ses applications en stats.

Apprends comment l'intervalle varextropy aide à mesurer l'incertitude dans des plages de données spécifiques.

Une étude sur l'amélioration de l'estimation des paramètres dans les systèmes quantiques en utilisant des techniques avancées.

Une méthode pour mieux comprendre comment différents groupes sont impactés dans les études.

Étude des connexions dans les réseaux à travers des graphes géométriques aléatoires.

Cet article explique la régression par crête au noyau et son importance dans le machine learning.

Cet article examine la métaconsistance dans les modèles statistiques pour des systèmes imprévisibles.

Une plongée dans les méthodes pour estimer des opérateurs de covariance bandés et clairsemés.

Une nouvelle méthode pour identifier avec confiance les choix optimaux à partir de données bruyantes.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse statistique des données de séries temporelles non stationnaires.

Explorer comment la corrélation des prix des actions varie pendant la journée de trading.

De nouvelles idées sur les modèles de diffusion améliorent leur efficacité et leur adaptabilité dans la génération de données.

Un aperçu de l'algorithme UCB et de sa stabilité dans la collecte de données.

Présentation d'un test robuste pour évaluer des modèles elliptiques dans des ensembles de données hautement dimensionnels.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de la complétion de tenseurs avec moins d'échantillons.

Une nouvelle méthode améliore la précision des modèles en analyse statistique.

Un aperçu des techniques améliorées pour identifier les changements dans différents systèmes.

Un aperçu de la combinaison des probabilités et de leurs applications dans divers domaines.

Un aperçu clair des copules bivariées et de leur rôle dans la modélisation des relations entre les variables aléatoires.

Apprends des méthodes efficaces pour tester l'auto-calibration dans des modèles de régression pour la finance et l'assurance.

Une plongée profonde dans les propriétés et applications des copules LSL.

Cet article parle d'un modèle pour détecter des changements soudains dans l'activité de trading.

Une nouvelle méthode simplifie l'analyse des données complexes dans les modèles linéaires généralisés.

Explorer comment le bruit affecte les modèles de régression et leurs prédictions.

Un aperçu des moyennes de Fréchet généralisées et de leur rôle dans l'analyse de données moderne.

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.