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PORTSEA avanza la statistica dei valori estremi, influenzando vari settori e l'istruzione.

Una panoramica del ruolo dell'entropia nell'analisi dei vettori casuali log-concavi.

Nuovi metodi rivelano le strutture comunitarie nelle reti, migliorando le intuizioni in vari ambiti.

Uno studio sulla stima delle incertezze della potenza di mining nei sistemi blockchain.

GROS combina più stimatori per migliorare l'accuratezza nell'analisi dei dati.

Esaminare le connessioni tra matrici casuali e teoria dei numeri attraverso le L-funzioni.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento causale nonostante i dati mancanti e le relazioni cicliche.

Presentiamo un metodo per migliorare il test di significato nell'analisi di regressione.

Esplorando la formazione e il comportamento dei cluster in una lastra bidimensionale.

Analizzando l'importanza delle somme pesate compensate nei modelli matematici della casualità.

Si propone un nuovo modello per analizzare dati di serie temporali con valori interi.

Scopri nuovi metodi per fare inferenze statistiche sulla Proporzione di Varianza Spiegata.

GUDR migliora UDR per una maggiore precisione nella quantificazione dell'incertezza.

Quest'articolo esamina come i numeri mancanti influenzano i sumset in collezioni casuali.

Un nuovo metodo che usa le trasformate di Fourier per una stima migliore dei momenti dei dati.

Un nuovo approccio ai p-value migliora la valutazione delle evidenze nella ricerca statistica.

Un nuovo metodo per analizzare la centralità e l'eccezionalità nei dataset non standard.

Scopri come il denoising delle matrici può migliorare la qualità dei dati in vari settori.

Uno sguardo ai numeri di evasione e a come interagiscono con i poset soft-linked.

Un nuovo metodo riduce il fabbisogno di dati per previsioni di regressione logistica precise.

Un metodo per generare dati sintetici usando reti bayesiane per proteggere la privacy mentre si permette l'analisi.

Presentiamo un metodo flessibile per valutare l'adeguatezza del modello INAR senza assunzioni rigide.

Presentiamo ZOD-MC, un nuovo approccio per affrontare compiti di campionamento difficili.

Esplorando l'importanza delle matrici casuali nella scienza e nella matematica.

Uno sguardo su come gli autovalori delle matrici casuali mostrano schemi e proprietà uniche.

BGWSR migliora le previsioni nell'analisi dei dati spaziali usando metodi statistici innovativi.

Un nuovo metodo per identificare cambiamenti nei dati di serie temporali composizionali.

Esaminando i nuovi sviluppi nella Congettura delle Ratios e nelle L-funzioni nella teoria dei numeri.

Presentiamo VOROS, un metodo per migliorare la valutazione delle prestazioni dei classificatori in scenari sbilanciati.

Un nuovo metodo per analizzare le serie temporali di conteggio, concentrandosi sui problemi di autocorrelazione.

Un metodo per affrontare le variabili non osservate nella ricerca per avere intuizioni più chiare.

Esplorando le proprietà di mescolamento delle catene di Markov influenzate dalla casualità.

Un nuovo modo per combinare dati da diverse misurazioni biologiche.

Un nuovo metodo migliora la stima dell'incertezza nei modelli statistici.

Un nuovo modo per rendere più facile gestire dati ad alta dimensione.

Uno sguardo su come le particelle si diffondono in vari sistemi.

Un nuovo metodo per affrontare problemi di rapporto di traccia su larga scala nei compiti di classificazione.

Una guida chiara ai processi puntuali e al loro ruolo nel trasporto ottimale.

Esplorare metodi di ottimizzazione robusta per dati incerti nelle decisioni.

Un metodo efficiente per adattare modelli complessi usando dati probabilistici.