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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.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'analyse de données en utilisant des processus Student-t variationnels clairsemés.

Apprends à estimer des fonctions à partir de données dans des systèmes dynamiques en utilisant différents modèles.

De nouveaux modèles améliorent les méthodes d'estimation pour les équations différentielles ordinaires en utilisant des données d'observation.

Évaluer les techniques de réduction de dimension nécessite de faire attention aux effets de mise à l'échelle.

Un aperçu des nouvelles métriques et de l'automatisation dans l'appariement par score de propension pour la recherche en santé.

Une nouvelle approche pour améliorer la précision dans l'analyse des données de composition avec des erreurs de mesure.

Une nouvelle approche améliore la précision dans l'estimation de l'âge biologique à partir de la méthylation de l'ADN.

Cet article parle d'une méthode pour trouver des identités binomiales avec l'aide d'un ordinateur.

De nouvelles méthodes améliorent la sélection de variables dans l'analyse de données à haute dimension.

Étude sur comment les perturbations impactent les valeurs propres dans les matrices aléatoires.

Un nouveau cadre améliore l'analyse des modèles d'état continu-discret en utilisant des techniques basées sur des particules.

Découvre comment la méthode Huber permet d'obtenir une moyenne stable dans des données avec des valeurs aberrantes.

Apprends comment l'analyse des séries temporelles aide à prédire les tendances futures.

Une méthode pour estimer les moyennes malgré l'impact des valeurs aberrantes.

Une méthode pour voir les similitudes et les différences dans les données de manière intuitive.

Une nouvelle approche pour comparer les distributions conditionnelles en utilisant l'ECMMD en statistiques.

Un nouveau cadre pour tester les distributions de probabilité en utilisant des distances quadratiques.

Une exploration des matrices primaires et leur décomposition en produits tensoriels plus simples.

Une nouvelle technique simplifie l'échantillonnage à partir de distributions de probabilité complexes en science des données et en finance.

Apprends comment la majorisation matricielle aide à comparer les probabilités à travers différentes matrices.

Apprends comment l'estimation minimax aide à gérer l'incertitude dans l'analyse de données.

Une nouvelle méthode pour estimer des paramètres dans les données spatiales tout en réduisant l’impact des valeurs aberrantes.

Examen du timing et de la propagation du Covid-19 dans les zones locales de mars à juin 2020.