Mathématiques - Théorie des statistiques

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

Une méthode pour identifier les changements de données entre capteurs avec un minimum de fausses alertes.

Un aperçu de comment les coefficients de transport révèlent le comportement des systèmes sous des conditions changeantes.

Un aperçu de la modélisation bayésienne pour les données de séries temporelles avec des erreurs corrélées.

Combiner des méthodes paramétriques et non paramétriques pour une meilleure analyse des données.

Examiner l'impact du Monte Carlo séquentiel sur l'équité et la fiabilité des découpages.

Les techniques pour réduire le bruit améliorent la qualité d'image dans différents domaines.

Une nouvelle approche pour analyser des données à queues lourdes en utilisant des statistiques max robustes.

Ce papier examine des méthodes pour comparer des modèles génératifs à travers des représentations basées sur des embeddings.

Apprends à connaître le test KS, ses types et ce que ça implique pour l'analyse de données.

Un aperçu des estimateurs de maximale vraisemblance pour les densités log-concaves et leurs propriétés.

Cet article discute des méthodes pour apprendre des distributions non normalisées en utilisant l'estimation par contraste de bruit.

Un aperçu des méthodes de regroupement améliorées et de leurs applications pratiques.

Apprends à repérer efficacement les changements significatifs dans les données de séries temporelles.

Un aperçu des processus de Lévy et des méthodes d'estimation de densité de saut.

Un aperçu de comment l'estimation de la variance influence l'efficacité des traitements dans les expériences.

Un aperçu des événements extrêmes et comment s'y préparer.

Un aperçu des tests de conformité sur des données dispersées sur plusieurs serveurs.

Des scientifiques trouvent des liens entre les gènes et le cancer en utilisant de nouvelles méthodes.

Examiner l'importance des modèles précis dans les évaluations éducatives.

Un nouveau modèle s'attaque au défi des timings d'événements incertains dans différents domaines.

Explorer comment la taille du modèle affecte les performances dans la détection OOD.

Découvrez des techniques pour estimer des signaux au milieu du bruit dans différents domaines.

Un aperçu de comment la matrice de Bethe-Hessian aide à la détection de communautés.

Apprends comment la conception des mécanismes façonne des stratégies de marché efficaces pour les vendeurs.

Un aperçu de l'estimation de la densité par noyau et son importance dans l'analyse de données complexes.

Découvrez des modèles innovants pour analyser les rapports de cotes dans différents domaines.

Apprends comment les fonctions de dépendance locale montrent les interactions entre les variables aléatoires.

Découvrez comment on fait des suppositions intelligentes sur la durée des choses.

Découvre des méthodes pour mieux comprendre des systèmes complexes grâce aux données temporelles.

Apprends à déterminer si des données de séries temporelles se comportent comme du bruit blanc.

Comprendre le censurage et l'estimation dans les tests de durée de vie.

Un aperçu de comment différentes mesures de distance influencent les formes et les données.

Un aperçu de comment l'analyse de variation améliore notre compréhension des causes et des effets.

Apprends comment l'échantillonnage par importance et l'IMH estiment des distributions en stats.

Découvrez comment la profondeur spatiale de Wasserstein aide à comprendre des données complexes.

Apprends comment les réseaux de neurones denses analysent des données complexes dans le temps et l’espace.

Présentation d'un réseau de neurones en nœud papillon innovant pour de meilleures prévisions et la gestion de l'incertitude.

Apprends comment la Matrice de Collision aide à la prise de décision dans différents domaines.

Explorer les rôles du bruit additif et multiplicatif dans divers systèmes.