Matematica - Teoria della statistica

Analizzando come stimare le ipotesi nulle nei test statistici dipendenti.

Esplora le scelte dei clienti nelle code e il loro impatto sull'efficienza del servizio.

Metodi innovativi proteggono la privacy dei pazienti mentre promuovono la collaborazione nella ricerca medica.

Una guida per formattare in modo efficiente le sottomissioni accademiche usando elsarticle.cls.

Presentiamo un metodo efficace per stimare la varianza in sistemi in continua evoluzione.

Impara a stimare valori in modo preciso da dataset incompleti.

Esplorare nuovi metodi per stimare le medie in presenza di outlier.

Una guida ai metodi di stima e inferenza uniformi nella statistica non parametrica.

Nuovi metodi distribuiti migliorano il tracciamento degli obiettivi riducendo i costi energetici.

Una guida sul clustering di dati a intervalli usando metodi bayesiani non parametrici.

Questo articolo parla di come migliorare il rilevamento di anomalie non supervisionato usando metodi di classificazione.

Questo studio esamina i costi di trasporto che coinvolgono punti casuali e tecniche matematiche avanzate.

Un metodo per stimare le medie nei dati in tempo reale con risorse minime.

Impara ad analizzare i dati di serie temporali irregolari per avere previsioni e intuizioni migliori.

Uno sguardo a come la privacy differenziale protegge i dati individuali in un mondo guidato dai dati.

Questo studio migliora il filtro di Kalman ensemble per applicazioni non lineari.

Un nuovo modo per abbinare accuratamente i record in set di dati con errori.

Un nuovo metodo per misurare la disuguaglianza su più fattori offre approfondimenti più profondi.

Un nuovo metodo migliora i calcoli della verosimiglianza marginale nella statistica bayesiana.

Uno sguardo al processo di Ornstein-Uhlenbeck e le sue applicazioni nel mondo reale.

Scopri come l'inferenza conforme adatta le previsioni in base alle variazioni dei dati.

Un nuovo modo di valutare l'impatto di diverse quantità di trattamento sui risultati.

Scopri come le reti neurali imitano i concetti di programmazione per fare previsioni efficaci.

Esaminando come gli spazi ad alta dimensione influenzano il blocco della luce e il comportamento dei dati.

Nuovi metodi migliorano l'affidabilità nella stima degli effetti medi del trattamento.

Un metodo a due fasi per stimare con precisione l'effetto del trattamento quando i partecipanti non seguono.

Un nuovo metodo migliora la stima delle caratteristiche della popolazione usando dati di campionamento misto.

Un nuovo metodo ottimizza l'allenamento del deep learning per migliori prestazioni su dati non visti.

Questo documento presenta un metodo basato su grafi per confrontare due distribuzioni di dati.

Un metodo per identificare i cambiamenti nei dati tra i sensori con pochi falsi allarmi.

Uno sguardo a come i coefficienti di trasporto rivelano il comportamento del sistema sotto condizioni che cambiano.

Uno sguardo al modeling bayesiano per i dati delle serie temporali con errori correlati.

Combinare metodi parametrici e non parametrici per un'analisi dei dati migliore.

Esaminando l'impatto del Sequential Monte Carlo sulla giustizia e l'affidabilità del distretto.

Tecniche per ridurre il rumore migliorano la qualità delle immagini in diversi ambiti.

Un nuovo approccio per analizzare dati con code pesanti usando statistiche max robuste.

Questo documento esamina metodi per confrontare modelli generativi attraverso rappresentazioni basate su embedding.

Scopri il test KS, i suoi tipi e le sue implicazioni per l'analisi dei dati.

Una panoramica degli stimatori di massima verosimiglianza per le densità log-concave e delle loro proprietà.

Questo articolo parla di metodi per imparare distribuzioni non normalizzate usando la stima di contrasto del rumore.