Mathématiques - Théorie des statistiques

Méthodes améliorées pour évaluer la distribution de Pareto type-I avec des données censurées.

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.

Découvrez des méthodes pour analyser des données complexes et non uniformes dans différents domaines.

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.

Explore les choix des clients dans les files d'attente et leur impact sur l'efficacité du service.

Des méthodes innovantes protègent la vie privée des patients tout en faisant avancer la collaboration en recherche médicale.

Un guide pour bien formatte les soumissions académiques avec elsarticle.cls.

On te présente une méthode efficace pour estimer la variance dans des systèmes en perpétuelle évolution.

Apprends à estimer des valeurs de manière précise à partir de jeux de données incomplets.

Explorer de nouvelles méthodes pour estimer des moyennes en présence de valeurs aberrantes.

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

De nouvelles méthodes distribuées améliorent le suivi des cibles tout en réduisant les coûts énergétiques.

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

Cet article parle d'améliorer la détection d'anomalies non supervisée en utilisant des méthodes de classification.

Cette étude examine les coûts de transport impliquant des points aléatoires et des techniques mathématiques avancées.

Une méthode pour estimer des médianes dans des données en temps réel avec un minimum de ressources.

Apprends à analyser des données de séries temporelles irrégulières pour de meilleures prédictions et insights.

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

Cette étude améliore le filtre de Kalman par ensemble pour des applications non linéaires.

Une nouvelle approche pour faire correspondre avec précision des enregistrements dans des ensembles de données sujets à erreurs.

Une nouvelle méthode pour mesurer l'inégalité à travers plusieurs facteurs offre des insights plus profonds.

Une nouvelle méthode améliore les calculs de vraisemblance marginale en statistiques bayésiennes.

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

Apprends comment l'inférence conforme ajuste les prédictions en fonction des variations de données.

Une nouvelle façon d'évaluer l'impact des différentes quantités de traitement sur les résultats.

Apprends comment les réseaux de neurones imitent des concepts de programmation pour des prédictions efficaces.

Examiner comment les espaces de haute dimension influencent le blocage de la lumière et le comportement des données.

De nouvelles méthodes améliorent la fiabilité dans l'estimation des effets moyens des traitements.

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.