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Une méthode pour mesurer l'équité et l'incertitude dans les processus de prise de décision.

Une nouvelle approche pour améliorer la précision des prédictions en cas d'incertitude des données.

Analyser comment estimer les hypothèses nulles dans les tests statistiques dépendants.

Combiner apprentissage profond et inférence bayésienne pour une estimation postérieure efficace.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité de l'échantillonnage des distributions log-concaves dans les polytope.

Examiner les problèmes et solutions pour estimer les points attendus pour l'évaluation des joueurs.

Un aperçu des meilleures méthodes pour évaluer les effets des traitements dans la recherche.

Présentation d'un estimateur sans biais pour une meilleure estimation de la variance dans le test de Mann-Whitney.

De nouveaux modèles améliorent la compréhension des relations évolutives entre les espèces.

Cet article explore comment les chemins monotones interagissent avec les chaînes de Markov et leurs implications.

Cette recherche explore l'apprentissage efficace des champs aléatoires de Markov en utilisant des échantillons dynamiques.

Un aperçu des dynamiques des interactions entre particules et leurs implications.

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

Exploration des méthodes de factorisation de matrice dans des données réparties entre les clients.

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.

Examiner des stratégies pour améliorer l'apprentissage des caractéristiques dans des ensembles de données déséquilibrés.

Des découvertes récentes remettent en question la règle des 30 observations dans les études de régression.

Un aperçu de la distance de variation totale et de son importance dans les distributions de probabilité.

E2Tree améliore l'explicabilité dans les modèles d'ensemble, ce qui donne de meilleures infos sur les processus de décision.

Explore comment les fusions améliorent les distributions de probabilité et la prise de décision.

Explorer les difficultés d'optimiser des fonctions non lisses non convexes et les limitations des algorithmes locaux.

Une nouvelle méthode pour gérer les données avec des valeurs aberrantes de façon efficace.

Explorez les RKHS et leur rôle dans l'approximation des fonctions mathématiques.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse en se concentrant sur les cellules de données individuelles.

Une nouvelle méthode améliore la reconstruction d'images dans des données médicales bruyantes.

Introduction de matrices divisibles de manière arbitraire pour mieux comprendre les processus stochastiques.

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

Un aperçu des marches pondérées et de leurs implications dans divers domaines.

Une nouvelle méthode pour explorer les interactions entre différents types de données.

Des approches innovantes améliorent la précision des tests statistiques avec des données incomplètes.

L'échantillonnage local propose une nouvelle façon de gérer des données complexes de manière efficace.

Examiner les propriétés et les applications des mesures aléatoires super-arbre dans différents domaines.

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

De nouveaux algorithmes améliorent l'efficacité pour résoudre des problèmes liés à la sparsité.

Un aperçu de la descente de gradient stochastique et son rôle dans l'optimisation.

Un aperçu des processus de vieillissement logarithmique dans les matériaux et les systèmes biologiques.

Un aperçu du gaussien discret et de ses applications dans différents domaines.

Cet article explore l'intransitivité et son impact sur la prise de décision dans différents domaines.

Une nouvelle méthode pour analyser plusieurs résultats de classe en utilisant des mesures d'importance des variables.