Mathématiques - Théorie des statistiques

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.

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.