Articoli più recenti per Statistiche

Una panoramica dell'analisi approssimativa e delle sue applicazioni in diversi settori.

Lo studio dei gruppi connessi nei grafi geometrici casuali rivela spunti chiave.

Introducendo un nuovo metodo per stimare i conteggi nelle formule DNF.

La ricerca sulle reti neurali rivela comportamenti di distribuzioni a coda pesante.

I ricercatori devono verificare le ipotesi per avere conclusioni valide nell'analisi statistica.

Un nuovo approccio migliora la precisione delle stime sui dati occupazionali.

Nuove tecniche migliorano la qualità dei campioni nei modelli di diffusione discreti.

Analizzando la relazione tra i processi gaussiani e gli spazi di Hilbert con nucleo riproduttivo.

Le reti neurali migliorano il test di due campioni per l'analisi complessa dei dati.

Un nuovo metodo per la stima della densità che preserva la privacy usando la decodifica di lista stabile.

Metodi migliorati per analizzare modelli e tendenze nei dati continui.

Una guida su come i modelli a mistura finita aiutano a raggruppare e stimare i modelli di dati.

Esaminando come i discendenti e i picchi influenzano i tassi di crescita delle permutazioni.

Esaminare come i pesi casuali influenzano i problemi di ottimizzazione in vari settori.

Uno sguardo alle variabili casuali e alle catene di Markov in diversi campi.

Questo studio si concentra sulla stima dell'indice di regolarità per le distribuzioni di Pareto discrete.

Uno sguardo ai limiti finiti di de Finetti e al loro impatto sull'inferenza statistica.

Esaminando metodi per stimare gli effetti del trattamento con dati mancanti nei registri sanitari elettronici.

Questo studio presenta un metodo per semplificare la misurazione dell'entropia utilizzando principi geometrici.

Scopri come i dati circolari influenzano l'analisi della migrazione degli uccelli e gli sforzi di conservazione.

Un nuovo framework migliora la comprensione delle decisioni sui modelli di serie temporali complessi.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della classificazione in ambienti di dati rumorosi.

Uno sguardo all'importanza della regressione binomiale negativa per l'analisi dei dati di conteggio.

Uno sguardo alle strategie per affrontare i dati a coda lunga nel machine learning.

Scopri come gli autovalori e le matrici di correlazione aiutano nell'analisi dei dati.

Un nuovo metodo per identificare cambiamenti nei dati delle serie temporali e le loro relazioni.

Uno sguardo su come la FIVB classifica le squadre di pallavolo.

Scopri come migliorare le previsioni dei modelli nonostante i cambiamenti nelle distribuzioni dei dati.

Un nuovo modello migliora l'analisi dei dati di sopravvivenza con restrizioni di forma.

Uno sguardo all'importanza delle matrici casuali nella fisica e nella matematica.

Un nuovo metodo per stimare le regioni ad alta densità in set di dati complessi.

Questo articolo tratta delle principali disuguaglianze che regolano le variabili casuali gaussiane.

Una panoramica delle strategie per risolvere il problema delle N-Queens.

Esplora come la formula di Feynman-Kac aiuti a studiare sistemi complessi in cambiamento.

Presentiamo un metodo per migliorare il clustering dei dati distribuzionali usando medie e variazioni.

Esaminando il comportamento dei polinomi caratteristici nelle matrici unitarie casuali.

Un nuovo approccio per una riduzione dimensionale efficace nei compiti di classificazione.

La ricerca si concentra sul migliorare le difese del machine learning contro gli attacchi avversari.

Analizzare come la media modifica le distribuzioni numeriche nel tempo.

Esaminando tecniche per modellare e capire sistemi multiscala usando SDE e stima dei parametri.