Articoli più recenti per Statistiche

Un nuovo metodo per esplorare comportamenti periodici nei dataset nel tempo.

Questo studio valuta l'efficacia delle statistiche riassuntive usando l'informazione mutua nella ricerca cosmica.

Impara a gestire il rischio di coda usando tecniche di Conditional Value-at-Risk e Importance Sampling.

Uno sguardo dettagliato su come si calcola la mortalità in eccesso e le sue implicazioni.

Il Federated Learning migliora l'accuratezza statistica proteggendo la privacy delle persone nella raccolta dei dati.

Questo articolo presenta un nuovo metodo per prevedere i risultati basato su fattori di dati.

Uno sguardo alle proprietà e complessità dei poliedri casuali gaussiani.

Una panoramica del bootstrapping nell'analisi statistica dei dati delle serie temporali.

Un metodo per migliorare il posizionamento dei target nonostante misurazioni inaffidabili.

Uno sguardo alle nuove disuguaglianze che collegano le disuguaglianze di Cauchy-Schwarz e le disuguaglianze triangolari negli spazi metrici.

Esaminando la distribuzione della traccia delle matrici casuali su campi finiti.

Scopri come i banditi contestuali si adattano a premi che cambiano per prendere decisioni migliori.

La ricerca introduce modelli per analizzare le distribuzioni gaussiane usando il metrica di Wasserstein.

I ricercatori analizzano la funzione zeta di Riemann e la sua connessione con i numeri primi.

Nuovi metodi migliorano il controllo del tasso di falsi positivi nell'analisi dei dati binari.

Uno sguardo a come la coesione dei dati migliora l'analisi e il clustering.

Un nuovo metodo migliora le miscele gaussiane per fare previsioni migliori in distribuzioni complesse.

Un nuovo metodo migliora il completamento dei tensori utilizzando strategie di campionamento adattive.

Nuovo test di ipotesi migliora la comprensione delle reti bayesiane e delle loro complessità.

Esplora come gli operatori Lipschitz a reticolo aiutano ad approssimare funzioni complesse.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza dell'analisi per grandi set di dati usando il bootstrap residuo sottocampionato.

Scopri come il teorema di Bayes aiuta a gestire l'incertezza nelle decisioni.

Uno sguardo a come le valutazioni si relazionano e ai loro ruoli in vari settori.

Una panoramica delle SPDEs grezze e del loro significato in vari campi.

Un nuovo metodo per confrontare diversi set di dati in modo efficace.

Un nuovo modo per semplificare l'analisi dell'impatto delle variabili in set di dati complessi.

Un nuovo pacchetto Python semplifica il downsampling di grandi dataset di serie temporali per una visualizzazione migliore.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'inferenza variazionale tramite il matching di score.

Un nuovo metodo migliora le reti neurali bayesiane per la generalizzazione e la stima dell'incertezza.

Uno sguardo a come la regolarizzazione dell'entropia migliora i metodi di trasporto ottimale multi-marginale.

DART migliora la previsione del tempo fino all'evento usando tecniche di deep learning.

Un nuovo approccio che usa metodi casuali migliora la ricerca di soluzioni con vincoli.

Questo studio valuta le differenze nella precisione del riconoscimento facciale tra vari gruppi di valutatori.

CTMVA modifica le tecniche tradizionali per analizzare i dati continui in modo efficace.

Un nuovo metodo migliora la stima del supporto nell'analisi delle serie temporali.

Un nuovo metodo migliora il confronto dei campi scalari usando tecniche combinate.

Come la variabilità influisce sulle stime medie nei grafici a linee.

Un framework bayesiano migliora l'accuratezza nell'analizzare i livelli di proteine negli studi biologici.

Esplorando il ruolo delle matrici casuali nella modellizzazione statistica e negli errori di stima della covarianza.

Un nuovo modo per migliorare la privacy dei dati riducendo i costi di comunicazione.