Mathématiques - Théorie des statistiques

Un aperçu du risque excessif et de la minimisation du risque empirique avec des pertes exp-concaves.

Un aperçu de comment Policy Mirror Descent améliore la prise de décision dans les MDP.

Un nouvel algorithme pour estimer les transformations malgré les erreurs de données.

Une plongée profonde dans les ensembles de confiance des modèles et la sélection de variables en statistiques.

Les techniques pour identifier les caractéristiques importantes dans des ensembles de données complexes sont essentielles.

L'intégration des transformations L2O et des modèles graphiques améliore l'estimation des paramètres dans les SEM.

Lasso aide à identifier les données importantes dans des ensembles de données complexes.

Analyser les relations entre des groupes de variables aléatoires pour des meilleurs insights.

Cet article parle d'un regain d'intérêt pour l'inférence fiduciaire en utilisant des méthodes généralisées.

Une étude sur comment la fièvre typhoïde se propage en utilisant des modèles statistiques.

Explorer des méthodes pour analyser les différences dans les distributions de données en utilisant des E-variables.

Découvre les propriétés et les applications des tenseurs simples réguliers dans l'optimisation.

Apprends comment les contrôles négatifs améliorent la fiabilité dans les tests d'hypothèses.

Explorer comment les barycentres aident à comprendre la concentration des données dans des espaces complexes.

Un aperçu des réseaux de neurones profonds avec pénalisation sparses et leurs applications.

Améliorer les méthodes d'auto-formation avec de meilleures techniques de sélection de pseudo-étiquettes.

Une nouvelle approche pour estimer avec précision le centre des distributions symétriques.

Enquêter sur les complexités d'estimer des signaux à partir de données bruyantes et rares.

Un guide pour comprendre les séries temporelles de haute dimension et leurs techniques d'analyse.

Un aperçu des nouvelles méthodes statistiques pour comparer les structures de dépendance dans les données.

Une nouvelle méthode améliore la détection des signaux dangereux dans les opérations militaires et spatiales.

Nouvelles méthodes pour détecter rapidement les changements dans les systèmes périodiques.

Découvrez comment la prédiction conforme divisée améliore la fiabilité des données et la prise de décision.

Découvrez les avantages d'utiliser PanIC pour la sélection de modèles en statistiques.

Un nouveau cadre améliore les méthodes de régression pour prévoir les événements rares.

Un aperçu des méthodes MSMC pour une meilleure estimation des données au fil du temps.

Apprends comment les fonctions de densité de probabilité s'appliquent aux lois stables dans divers domaines.

Une nouvelle méthode pour trouver des communautés géométriques dans des réseaux complexes en utilisant le comptage de triangles.

Cet article parle de l'importance de l'auto-intégrabilité dans les processus stochastiques.

Apprends comment les processus de pêche périodique aident à modéliser des données dépendantes du temps avec des cycles.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des paramètres dans les modèles génétiques.

Explorer comment localiser un nœud clé dans des réseaux complexes.

Une nouvelle approche pour évaluer des modèles statistiques par rapport à des distributions asymétriques.

Examiner des méthodes pour trouver des petits groupes dans de grands réseaux.

Un aperçu des permutations quasirandom et de leur importance dans différents domaines.

Un nouveau modèle améliore l'évaluation de la fiabilité dans la recherche en santé.

De nouveaux algorithmes améliorent la prise de décision dans des environnements avec des récompenses extrêmes.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la PCA dans des environnements de données bruyantes et mal conditionnées.

Un aperçu de comment les distributions stables tempérées aident dans la modélisation financière.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour des prévisions précises tout en respectant la vie privée.