Mathématiques - Théorie des statistiques

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.

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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.

Combiner la modélisation générative et la régression quantile pour une génération de données efficace.

Méthodes clés pour mesurer à quel point les états quantiques sont proches des résultats souhaités.

Analyser comment estimer les hypothèses nulles dans les tests statistiques dépendants.

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Un guide sur les méthodes d'estimation et d'inférence uniformes en statistiques non paramétriques.

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Un guide sur le clustering de données regroupées en utilisant des méthodes bayésiennes non paramétriques.

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Un aperçu de comment la confidentialité différentielle protège les données individuelles dans un monde axé sur les données.

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Un aperçu du processus d'Ornstein-Uhlenbeck et de ses applications dans le monde réel.

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Une méthode en deux étapes pour estimer avec précision l'effet du traitement quand les participants ne respectent pas.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des caractéristiques de la population en utilisant des données d'échantillonnage mixte.

Une nouvelle méthode optimise l'entraînement en deep learning pour de meilleures performances sur des données inédites.

Ce document présente une méthode basée sur des graphiques pour comparer deux distributions de données.