Articoli più recenti per Statistiche

Un metodo per semplificare la selezione del modello di regressione in mezzo all'incertezza.

Scopri come il metodo Deep Limit Model-free migliora le previsioni e la gestione dell'incertezza.

Analizzando come il riposo influisce sulle prestazioni delle squadre nelle partite NFL.

Questo articolo esamina come i metodi bayesiani e frequentisti gestiscono i valori anomali nell'analisi dei dati.

Esplorando il comportamento degli autovalori nelle matrici casuali attraverso la legge circolare.

Esplora i processi stazionari a incrementi armonizzabili e le loro applicazioni in vari campi.

Esplorare nuovi metodi nell'analisi di clustering degli eventi in vari settori.

Uno sguardo a come le passeggiate casuali aiutano a capire i cambiamenti nei dati complessi.

Nuovi metodi nella predizione conforme aumentano l'affidabilità per i risultati di gruppo.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza delle previsioni usando la validazione incrociata leave-one-out.

I numeri di Bell ci aiutano a partizionare insiemi, rivelando il loro significato matematico.

Questo articolo parla di come gestire il bias nella correlazione a distanza.

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

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza dei classificatori probabilistici nel machine learning.

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

Un nuovo metodo semplifica la stima delle connessioni tra le distribuzioni di probabilità.

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

Presentiamo un nuovo modo per creare funzionalità che migliorano i risultati del modello.

Un nuovo approccio migliora le stime di regressione gestendo in modo efficace gli outlier legati alle variabili.

Uno sguardo ai tipi e alla misurazione dell'incertezza nelle previsioni.

Presentiamo SARIS: un metodo per stimare le costanti di normalizzazione con maggiore efficienza.

Un modo per simulare la casualità nei processi biologici usando metodi matematici avanzati.

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.

Una panoramica dell'ASEP dinamico e dei suoi concetti chiave.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza nelle approssimazioni kernel ad alta dimensione usando caratteristiche di Fourier.

Quest'articolo parla di nuovi metodi per un'analisi dei dati efficace usando tecniche bayesiane.

Uno sguardo su come sfruttare l'apprendimento distribuito mantenendo la privacy dei dati.

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

Questo articolo presenta un approccio innovativo alla regressione quantile con kernel utilizzando caratteristiche casuali.

Esplorando bifiltrazioni per migliorare l'analisi dei dati e la gestione degli outlier.

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

I polinomi ortogonali offrono proprietà uniche utili in varie applicazioni matematiche.

Esplorare il significato dei polinomi caratteristici nella teoria delle matrici casuali e nella teoria dei numeri.

Un'analisi di come la distribuzione degli ingressi influisce sul vettore singolare inferiore.

Un nuovo metodo per stimare le vere distribuzioni da dati in streaming rumorosi.

Ecco un metodo solido per il test delle ipotesi con dati corrotti.

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

Questo studio esamina come la qualità dei dati influisce sulle visualizzazioni generate dall'IA.

Un nuovo modo per gestire dati complessi con analisi statistica.