Derniers articles pour Statistiques

Analyser comment les traits individuels influencent les réponses aux médicaments grâce à des méthodes statistiques.

Cet article explore l'importance des appariements dans les graphes aléatoires et leurs applications.

De nouvelles méthodes améliorent la précision dans la mesure des distances entre les points de données.

Enquête sur des méthodes plus rapides pour les tests à deux échantillons en utilisant des caractéristiques de Fourier aléatoires.

Apprends comment les espaces hyperboliques améliorent la modélisation des données pour des structures complexes.

Comprends comment la réduction de dimension aide à gérer les données complexes efficacement.

La loi de Benford montre des motifs bizarres dans les premiers chiffres de différents ensembles de données.

Cette étude améliore la performance des classificateurs grâce à des stratégies ciblées dans l'apprentissage par labels partiels multi-instance.

Une nouvelle méthode pour de meilleurs ensembles de prédiction en utilisant plusieurs fonctions de score.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la découverte causale en utilisant une sélection de noyaux automatisée.

Présentation d'une méthode bayésienne pour inférer des états cachés dans des systèmes complexes.

La recherche explore comment estimer des statistiques tout en respectant les besoins de confidentialité des utilisateurs.

De nouvelles méthodes pour calculer les géodésiques sur le manifre de Stiefel améliorent l'efficacité des algorithmes.

Un nouvel algorithme améliore l'échantillonnage par tranches elliptiques pour les distributions tronquées.

De nouvelles méthodes améliorent les ensembles de confiance en statistiques haute dimension.

Un outil pour la sélection simultanée de variables dans des modèles de régression bayésiens.

Un aperçu de l'importance des distributions subweibull en analyse de données.

Un nouveau cadre relie la théorie à la pratique en apprentissage automatique.

L'examen de l'expérience de Fisher sur la distinction entre le thé et le lait donne des idées sur le test d'hypothèses.

Une approche flexible pour comprendre les comportements des séquences irrégulières en maths.

La méthode MGMC améliore l'efficacité dans l'échantillonnage de distributions gaussiennes complexes.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage à partir de données complexes en utilisant des proximités de Wasserstein.

Apprends comment l'inférence bayésienne met à jour les croyances avec de nouvelles preuves.

Méthodes pour transformer des données complexes en formats visuels clairs.

Découvre comment la régression quantile et les algos MM améliorent l'analyse de données dans différents domaines.

Ce papier parle de la création de bandes de confiance pour la densité spectrale dans des séries temporelles stationnaires.

Apprends comment les données de population améliorent la précision des prédictions dans des modèles incertains.

La calibration aide à améliorer la précision des modèles de propagation des maladies pour de meilleures décisions en matière de santé.

Cette étude examine l'impact de la luminosité moyenne et médiane sur les calculs de distance des Céphéides.

Un aperçu du comportement des processus stables près des frontières géométriques.

Cet article examine les postérieurs de Bayes dans les problèmes inverses non linéaires d'un point de vue fréquentiste.

Une nouvelle méthode bayésienne améliore les processus gaussiens pour de meilleures prédictions et une meilleure gestion des incertitudes.

De nouvelles séquences de confiance améliorent l'estimation de l'incertitude dans les modèles statistiques.

De nouveaux modèles améliorent les prédictions et explications en analyse de survie.

Une méthode basée sur les données améliore les estimations de confiance dans les scénarios de régression haute dimension.

L'ultramétricité locale éclaire les relations de données dans l'analyse.

Apprends comment les méthodes basées sur les données améliorent la prise de décision grâce aux attentes conditionnelles.

Une nouvelle méthode améliore la PCA en utilisant des diagrammes de Voronoi de degré supérieur pour gérer les valeurs aberrantes.

Une étude sur comment les LLMs diffèrent des humains dans la compréhension des graphiques à barres.

CTI propose une nouvelle méthode pour des intervalles de prédiction plus précis et informatifs.