Articoli più recenti per Statistiche

Introducendo la SPCA per gestire meglio i dataset complessi con valori propri ripetuti.

Questo articolo parla di test non parametrici per analizzare la simmetria nei dati.

I metodi di Monte Carlo migliorano le previsioni nella fisica, affrontando le sfide nelle simulazioni e nell'ottimizzazione dei parametri.

Una panoramica dei processi di media mobile e delle loro applicazioni nei dati del mondo reale.

La ricerca sui crossing dei bordi nei grafi topologici rivela importanti intuizioni strutturali.

Uno studio sui nodi a 2 ponti, concentrandosi sul genere e sul numero di incroci.

Un nuovo metodo migliora le previsioni dei modelli linguistici usando gruppi di esempio più piccoli.

Questo articolo esamina come la casualità influisca sui risultati dell'addestramento nei modelli di apprendimento automatico.

Uno sguardo agli insiemi chiusi intervallari e al loro comportamento di attivazione.

Scopri come la stima del rapporto di densità aiuta a confrontare i gruppi di dati in modo efficace.

Uno sguardo ai metodi bayesiani e frequentisti per stimare l'incertezza.

Affrontare i dati mancanti con tecniche di regressione innovative per ottenere intuizioni precise.

Nuovi metodi migliorano il raggruppamento di dati funzionali complessi.

L'apprendimento causale svela le relazioni di causa ed effetto nell'analisi dei dati.

L'entropia R enyi aiuta a quantificare la diversità negli ecosistemi e in altri sistemi complessi.

Il bias del collider può fuorviare i risultati della ricerca sul legame tra esposizione e risultato.

CoxKnockoff migliora la selezione delle feature nell'analisi di sopravvivenza controllando i falsi positivi.

Un nuovo modello statistico che migliora l'analisi dei dati in diversi settori.

Introducendo il grafico P-P di Lorenz per valutare il dominio stocastico di secondo ordine nelle distribuzioni.

I beta-alberi migliorano come visualizziamo e riassumiamo dati complessi e multidimensionali.

Uno sguardo alla distribuzione Max-U-Exp e al suo ruolo nei processi di Poisson misti.

Scopri come IML trasforma l'analisi dei dati in intuizioni chiare.

La VC-dimension aiuta a valutare la capacità di apprendimento di un modello dagli esempi.

Questo studio analizza i modelli di fumo di tabacco e i fattori che li influenzano in India.

Uno sguardo su come i sistemi passano dal disordine all'ordine nei processi di Markov.

Scopri come le rotture strutturali influenzano i modelli di regressione predittiva in economia.

Questo articolo presenta una nuova tecnica di stima per le distribuzioni esponenziali.

Un nuovo metodo per stimare con precisione i dati mancanti nelle analisi statistiche.

Nuove tecniche migliorano l'inferenza causale nonostante fattori confondenti non osservati e relazioni complesse.

Uno sguardo a come le matrici di covarianza collegano il comportamento dei dati e i principi statistici.

Una panoramica sull'indipendenza V-monotona e il suo significato nella teoria della probabilità.

Questo articolo parla di tecniche avanzate per rilevare anomalie in serie temporali multivariate.

Nuovi indici offrono nuove prospettive sulla disuguaglianza di reddito tra diversi gruppi.

Nuovi metodi migliorano la comprensione del comportamento delle matrici casuali e delle loro dipendenze.

Esplora il feedback dei banditi e le sue implicazioni per i modelli di machine learning.

Una guida all'uso dei modelli di Markov nascosti per analizzare dati dipendenti dal tempo.

Combinare l'analisi dei dati e il controllo dei modelli migliora la comprensione e le decisioni.

Usare i dati per prevedere i ricoveri per COVID-19 può migliorare la pianificazione sanitaria.

Scopri come la stima della matrice di covarianza migliora le decisioni finanziarie e la gestione del rischio.

Metodi chiave per identificare fattori significativi in vari settori.