Matematica - Teoria della statistica

Un tuffo profondo nelle proiezioni di Wasserstein e nelle loro applicazioni in statistica.

Uno sguardo all'importanza e alle applicazioni dei processi di tipo Dickman.

Scopri come la curtosi influisce sul comportamento dei dati in vari settori.

Nuovi strumenti migliorano la comprensione delle previsioni del Functional Random Forest nella sanità.

Esaminare come il rumore influisca sul comportamento e le transizioni nei sistemi non in equilibrio.

Questo articolo esamina nuovi metodi per valutare la concentrazione dei vettori casuali gaussiani intorno ai valori medi.

Scopri come i rapporti di verosimiglianza e i valori p si differenziano nel testing delle ipotesi.

Uno sguardo ai metodi migliorati per analizzare dati funzionali.

Un nuovo algoritmo spettrale punta a migliorare il recupero delle comunità in reti etichettate.

Un nuovo modello affronta le sfide nel classificare con dati in cambiamento.

Esaminare come le variabili aggiunte influenzano la significatività statistica nei risultati della ricerca.

Uno studio sull'uso delle strutture ad albero per migliorare il topic modeling nei dati testuali.

Un nuovo modo per gestire dati complessi con analisi statistica.

Esplorando l'applicazione dell'ineguaglianza di Grunbaum in ambienti geometrici complessi.

La ricerca migliora le tecniche di filtraggio dei dati per tracciare i movimenti delle cellule.

Scopri come il transfer learning migliora i risultati del machine learning con dati limitati.

Metodi migliorati per valutare la distribuzione di Pareto tipo-I con dati censurati.

Quest'articolo parla dell'importanza di misurare l'incertezza nell'analisi dei dati sulla salute.

Uno sguardo ai metodi di selezione delle variabili per analisi dati complesse.

Uno sguardo alle sfide e alle intuizioni della regressione a kernel in contesti ad alta dimensione.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei dati funzionali tenendo conto della direzionalità.

Scopri metodi per analizzare dati complessi e non uniformi in diverse aree.

I modelli specifici per paziente migliorano la comprensione del flusso sanguigno nel cuore e delle strategie terapeutiche.

Nuovi metodi migliorano il recupero del segnale da dati rumorosi senza conoscere la distribuzione del rumore.

Uno sguardo ai DPP e al loro ruolo nella selezione di gruppi di elementi diversi.

Una guida per capire la regressione lineare regolarizzata sparsa e le sue applicazioni nell'analisi dei dati.

Unire modellazione generativa e regressione quantile per una generazione di dati efficace.

Metodi chiave per misurare quanto siano vicini gli stati quantistici ai risultati desiderati.

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.