Statistica - Teoria della statistica

La legge di Benford mostra come i dati naturali sfidano le aspettative nella distribuzione delle cifre.

Esaminare come due variabili si relazionano usando distribuzioni condizionali per un'analisi dei dati migliore.

Esplora l'evoluzione e l'importanza delle tecniche di compressione degli impulsi radar.

Un metodo per stimare come le misure di probabilità si relazionano e si adattano usando la regolarizzazione.

Un nuovo modello migliora il ranking attraverso confronti a coppie in vari settori.

Introduzione di statistiche efficaci per testare le strutture di covarianza nei dati ad alta dimensione.

Esplora come la quantità di dati influisca sulle prestazioni degli algoritmi dei vicini più prossimi.

Questo studio migliora i filtri di Kalman a ensemble tramite una nuova tecnica di campionamento.

Un nuovo modo per stimare gli effetti parziali medi nell'analisi dei dati usando tecniche di machine learning.

Un nuovo metodo per analizzare le relazioni causali usando SEM lineari parzialmente omoscedastici.

Nuovi metodi migliorano il confronto dei dati in ambienti in cambiamento.

Questo articolo esplora il prior half-Cauchy e la sua efficacia nell'estimare i parametri.

Questo lavoro presenta un nuovo metodo per risolvere PDE complesse usando reti neurali.

Introducendo un framework strutturato per una scelta del modello migliore e gestione degli errori.

Questo articolo esplora i recenti progressi nelle famiglie di copule e le loro applicazioni.

Un approccio nuovo per gestire i dati incompleti negli studi di salute e ingegneria.

I metodi di simulazione offrono spunti preziosi per la ricerca statistica e le applicazioni nel mondo reale.

Questo articolo parla di metodi per confrontare le tecniche di selezione e ranking delle variabili nell'analisi dei dati.

Scopri nuovi metodi per analizzare dati di serie temporali complessi.

Uno sguardo ai modelli autoregressivi periodici e alle loro applicazioni nei dati rumorosi.

Esplora un metodo per una stima affidabile in dati complessi con variabili casuali interdipendenti.

Questo articolo esplora come distinguere tra distribuzioni uniformi modificate e originali.

Questo articolo analizza i metodi per la stima dei parametri in nuove famiglie di copula per un modello migliore.

Una panoramica sui priors di tipo Gibbs e le loro applicazioni in vari settori.

Uno sguardo all'uso dei metodi spettrali per una migliore stima dei parametri nei dati strutturati.

Uno sguardo sull'importanza dell'analisi di rete in vari campi.

Metodi migliorati per stimare la covarianza migliorano l'analisi dei dati in diversi settori.

Uno studio sui metodi efficaci per analizzare reti bipartite tramite U-statistics.

Esplorare come la regressione della distribuzione aiuti in vari settori attraverso metodi a kernel.

Uno sguardo a due metodi per l'analisi della regressione ad alta dimensione.

Scopri come SBBD migliora la stima nei grafi bipartiti completi.

I modelli spazio-stato migliorano l'analisi dei dati di conteggio per avere previsioni e decisioni migliori.

Uno sguardo all'analisi dei dati di rete e a metriche chiave come l'indice di Randić.

Questo articolo parla dei metodi per proteggere i dati degli utenti nei sistemi di raccomandazione.

Scopri come i metodi non asintotici migliorano l'analisi statistica nei dati ad alta dimensione.

Nuovi metodi bootstrap migliorano il test dei vettori di media della popolazione nei dati ad alta dimensione.

L'inferenza selettiva offre una precisione migliore per il test delle ipotesi dopo il clustering.

I ricercatori affrontano le sfide dei dati incompleti per ottenere risultati precisi.

Nuovo approccio spettrale migliora i modelli Matérn multivariati per l'analisi dei dati spaziali.

Scopri come i metodi bayesiani migliorano la precisione delle previsioni in situazioni incerte.