統計 に関する最新の記事

データセットの時間における周期的な動きを探るための新しい方法。

この研究は、宇宙研究における相互情報量を使った要約統計の効果を評価している。

条件付きバリュー・アット・リスクと重要サンプリング技術を使ってテールリスクを管理する方法を学ぼう。

過剰死亡率の計算方法とその影響について詳しく見ていく。

フェデレーテッドラーニングは、データ収集の際に個人のプライバシーを守りつつ、統計的な精度を向上させるんだ。

この記事では、データ要因に基づいて結果を予測する新しい方法を紹介してるよ。

ガウスランダムポリトープの性質と複雑さを探る。

時系列データの統計分析におけるブートストラッピングの概要。

不安定な測定にもかかわらず、目標の位置決めを強化する方法。

メトリック空間におけるコーシー・シュワルツ不等式と三角不等式の新しい不等式を見てみよう。

有限体上のランダム行列のトレース分布を調べる。

コンテクスチュアルバンディットが変化する報酬にどう適応して、より良い意思決定をするか学ぼう。

研究は、ワッサースタイン距離を用いてガウス分布を分析するモデルを紹介します。

研究者たちはリーマンゼータ関数と素数との関係を分析している。

新しい方法でバイナリデータ分析における偽発見率のコントロールが強化される。

データの一貫性が分析やクラスタリングをどう改善するかを見てみよう。

新しい方法がガウシアンミクスチャーを強化して、複雑な分布での予測を改善するんだ。

新しい方法が適応型サンプリング戦略を使ってテンソル補完を改善するよ。

新しい仮説検定がベイジアンネットワークとその複雑さの理解を深める。

格子リプシッツ作用素が複雑な関数をどう近似するか探ってみよう。

新しいアプローチで、大規模データセットの分析効率が向上するよ、サブサンプル残差ブートストラップを使って。

ベイズの定理が意思決定の不確実性をどう管理するか学ぼう。

バリュエーションがどんなふうに関連してるか、いろんな分野での役割を見てみよう。

粗いSPDEの概要と、それがいろんな分野での重要性。

異なるデータセットを効果的に比較するための新しい方法。

複雑なデータセットでの変数の影響分析を簡単にする新しいアプローチ。

新しいPythonパッケージが、大きな時系列データセットのダウンサンプリングを簡単にして、より良い可視化を可能にしてるよ。

新しい方法がスコアマッチングを通じて変分推論の効率を向上させる。

新しい手法が、ベイズ神経ネットワークの一般化能力と不確実性推定を向上させる。

エントロピー正則化がマルチマージナル最適輸送法をどう強化するかの見方。

DARTはディープラーニング技術を使ってイベント発生予測を強化する。

ランダムな方法を使った新しいアプローチが、制約のある解を見つけるのを改善するよ。

この研究は、さまざまな評価者グループの顔認識精度の違いを評価してるよ。

CTMVAは、連続データを効果的に分析するために伝統的な手法を改良する。

新しい手法が時系列分析でのサポート推定を強化する。

新しい手法が、統合された技術を使ってスカラー場の比較を強化するよ。

線グラフにおける変動が平均推定に与える影響。

ベイジアンフレームワークは、生物学的研究におけるタンパク質レベルの分析精度を向上させる。

ランダム行列の統計モデルや共分散推定誤差における役割を探ってる。

データプライバシーを強化しつつ、コミュニケーションコストを最小限に抑える新しいアプローチ。