Mathématiques - Théorie des statistiques

Explorer les contributions clés de Gary Lorden aux méthodes statistiques dans plusieurs domaines.

Apprends comment les processus OU à seuil aident à prédire le comportement dans différents domaines.

Explore la relation entre les valeurs singulières et les valeurs propres dans les matrices aléatoires.

Examiner les profils de variance dans la régression ridge pour améliorer la modélisation prédictive.

Ce papier parle des méthodes pour améliorer l'attribution des traitements en utilisant des données passées.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des processus de Poisson et de leurs applications.

Une nouvelle approche pour améliorer l'analyse de régression avec des points de données variables.

Présentation de la méthode FB pour une meilleure évaluation des modèles en cosmologie.

Une étude révèle des méthodes pour déduire des données malgré les défis de corruption malveillante.

Examiner comment le bruit affecte l'informatique quantique et l'importance des normes de fidélité.

Examiner des techniques de rééchantillonnage pour de meilleures estimations et prévisions de régression.

Apprends les corrélations et leur importance dans différents domaines.

Utiliser des méthodes statistiques avancées pour intégrer les données passées et obtenir de meilleurs insights médicaux.

Découvrez comment les cartes chaotiques déterministes influencent l'émergence de distributions normales.

Un aperçu de comment fonctionnent les distributions conditionnelles avec des variables aléatoires gaussiennes.

La recherche améliore les méthodes pour extraire des fréquences à partir de signaux bruyants.

Un aperçu des quasi-copules bivariées et de leurs applications dans divers domaines.

De nouvelles techniques améliorent la précision pour identifier les tendances dans divers domaines.

Un aperçu de l'importance des tests de permutation dans l'analyse de séries temporelles.

Un aperçu de comment les tests d'ajustement évaluent les données par rapport aux modèles statistiques.

Une méthode pour estimer des distributions de probabilité dans des systèmes incertains.

Un aperçu de comment les mesures de dépendance aident à analyser les relations entre plusieurs variables.

De nouvelles techniques simplifient le calcul de la constante de normalisation de Wishart dans les modèles bayésiens.

Une méthode pour identifier les caractéristiques pertinentes dans des sous-ensembles de données.

Explore les principes et les applications de la régression par crête à noyau dans différents domaines.

Cette étude propose une nouvelle méthode pour détecter les points de changement dans des ensembles de données complexes.

Explore le fonctionnement et les applications des modèles de diffusion dans la génération de données.

Une nouvelle méthode améliore les approximations en statistiques bayésiennes pour l'analyse de données complexes.

Cet article examine comment le bruit influence les méthodes de régression mélangées et déliées.

Cet article examine des méthodes pour estimer des sources de chaleur inconnues à partir de données de température.

Une approche dynamique révèle des liens entre le fonctionnement du cerveau et les caractéristiques individuelles.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des propriétés des tissus en imagerie médicale.

Un guide sur l'importance des caractéristiques et son rôle dans les prédictions du modèle.

Explore les techniques pour améliorer l'estimation de la matrice de covariance dans les grands ensembles de données.

Explore le rôle des tenseurs aléatoires dans l'analyse de données complexes et multidimensionnelles.

Apprends comment les modèles de Markov cachés et les processus de renouvellement aident à faire des prédictions précises.

Une nouvelle méthode améliore la conception expérimentale pour une meilleure collecte de données sur les batteries.

Une nouvelle approche pour comprendre les réseaux en évolution grâce à la modélisation autorégressive.

Cet article présente une nouvelle approche pour identifier les composants dans des modèles de mélanges finis.

Une méthode pour estimer les interactions dans des systèmes utilisant des données bruyantes.