Statistica - Teoria della statistica

Uno sguardo a come gli esperimenti randomizzati rivelano relazioni di causa ed effetto in vari campi.

Nuovi metodi migliorano la stima dei parametri nei modelli di vetro spin.

Questo articolo parla del ruolo delle procedure minimax nel migliorare l'accuratezza della regressione lineare.

Impara a prevedere quando possono verificarsi condizioni meteorologiche estreme.

Questo articolo parla di metodi per campionare dati complessi ad alta dimensione in modo più efficace.

Scopri come la regressione del kernel e l'aggiornamento bayesiano migliorano le previsioni con i nuovi dati.

Metodi innovativi per recuperare etichette temporali da dati dinamici rumorosi.

Quest'articolo introduce i quantili minimax per avere stime statistiche migliori.

Questo studio esamina i PINN Bayesiani per stimare i parametri delle PDE dai dati rumorosi.

Due nuovi stimatori migliorano l'accuratezza nell'analisi dei dati di risposta agli item.

Esplora come il modello di blocco stocastico aiuta a identificare le comunità nelle reti.

Impara a identificare schemi insoliti nei dati delle serie temporali con la profondità di Markov.

Impara tecniche per stimare valori mancanti in sequenze stocastiche stazionarie.

Un approccio di test in due fasi semplifica le interazioni tra variabili genetiche numerose.

Esaminando il ruolo della robustezza nella stima di distribuzioni sconosciute a partire da campioni.

Esplorare il ruolo dei priori tensoriali strutturati nel migliorare le stime dei dati.

Scopri le basi dell'apprendimento delle Reti Bayesiane Dinamiche dai dati.

Un metodo per un'analisi efficace dei modelli di fattori tensoriali ad alta dimensione in finanza.

CHCDS migliora l'accuratezza delle previsioni senza partizionamento dei dati.

Questo articolo esamina l'importanza dei massimi e del test di spaziatura nei campi casuali gaussiani.

Uno sguardo a come gli eigenmap migliorano l'analisi dei dati attraverso uno scaling efficace.

Un nuovo metodo aumenta le prestazioni dei modelli generativi anche con dati di addestramento scarsi.

Uno sguardo a come le trasformazioni influenzano la media e la covarianza nell'analisi dei dati.

Uno studio sul bilanciamento del trasferimento di apprendimento e della privacy individuale nell'uso dei dati.

Metodi innovativi per analizzare valori estremi nei dati meteorologici e ambientali.

BART è uno strumento potente per prevedere risultati in vari ambiti.

Uno sguardo ai modelli per i tempi di sopravvivenza correlati e ai rischi competitivi.

Due metodi innovativi offrono spunti sull'invecchiamento e l'affidabilità dei sistemi.

Le regole di punteggio corretto migliorano la valutazione delle previsioni probabilistiche in vari settori.

NCP semplifica l'apprendimento delle probabilità condizionali per prendere decisioni migliori in vari settori.

Uno sguardo ai metodi di valutazione dei modelli e alla loro efficacia.

Uno sguardo alle matrici di covarianza strutturate e al loro ruolo nell'analisi delle relazioni tra variabili.

Esplorando l'impatto delle proiezioni casuali sparse sull'analisi dei dati ad alta dimensione.

Uno sguardo dettagliato ai metodi di clustering e alle loro definizioni.

Scopri metodi semplificati per calcolare le derivate parziali incrociate in funzioni complesse.

La ricerca sulle reti neurali rivela comportamenti di distribuzioni a coda pesante.

Presentiamo una nuova tecnica di filtraggio per sistemi non gaussiani.

Un nuovo metodo affronta le sfide di privacy per stimare con precisione le U-statistiche.

Uno sguardo all'Analisi dei Dati Simbolici e al suo utilizzo in vari settori.

Uno sguardo alle variabili casuali e alle catene di Markov in diversi campi.