統計 に関する最新の記事

次元削減が複雑なデータを効果的に管理する方法を学ぼう。

ベンフォードの法則は、データセットの最初の数字に変なパターンがあることを示してる。

この研究は、マルチインスタンス部分ラベル学習におけるターゲット戦略を通じて分類器のパフォーマンスを向上させる。

複数のスコア関数を使ったより良い予測セットのための新しい方法。

新しい方法が自動カーネル選択を使って因果発見の精度を向上させる。

複雑なシステムの隠れた状態を推測するためのベイズ法を紹介します。

研究は、ユーザーのプライバシーのニーズを尊重しながら統計を推定する方法を探求してる。

スティーフェル多様体上の測地線を計算する新しい方法がアルゴリズムの効率を向上させる。

新しいアルゴリズムが切断された分布の楕円スライスサンプリングを強化したよ。

新しい手法が高次元統計における信頼区間を改善する。

ベイズ回帰モデルで同時に変数選択をするためのツール。

データ分析におけるサブワイブル分布の重要性を見てみよう。

新しいフレームワークが機械学習の理論と実践をつなげる。

フィッシャーの紅茶とミルクの実験を調べると、仮説検定についての洞察が得られるよ。

数学における不規則な列の振る舞いを理解するための柔軟なアプローチ。

MGMC法は、複雑なガウス分布のサンプリング効率を向上させるよ。

新しい手法が、ワッサースタイン近似を使って複雑なデータからの学習を強化する。

ベイズ推論が新しい証拠で信念をどう更新するかを学ぼう。

複雑なデータをわかりやすいビジュアルフォーマットに変える方法。

分位数回帰とMMアルゴリズムが色んな分野でデータ分析をどう改善するかを学ぼう。

この論文は、定常時系列のスペクトル密度のための信頼帯を作成することについて話してるよ。

人口データが不確かなモデルでの予測精度をどう高めるかを学ぼう。

キャリブレーションは、病気の拡散モデルの精度を向上させて、より良い健康判断に役立つんだ。

この研究は、平均と中央値の明るさがセフェイドの距離計算に与える影響を調べてるよ。

幾何的境界近くの安定プロセスの挙動を探る。

この記事は、頻度主義の観点から非線形逆問題におけるベイズ後方分布を考察している。

新しいベイズ的アプローチがガウス過程を強化して、予測と不確実性の扱いが良くなるよ。

新しい自信のシーケンスが統計モデルの不確実性推定を改善するんだ。

新しいモデルが生存分析における予測と説明を改善する。

データ駆動型の方法が高次元回帰シナリオでの信頼度推定を向上させるよ。

ローカルウルトラメトリシティは、分析におけるデータの関係を明らかにするよ。

データ駆動型の方法が条件付き期待値を通じて意思決定をどう向上させるかを学ぼう。

新しい方法は、外れ値を処理するために高次のボロノイ図を使ってPCAを強化するよ。

バーチャートの理解におけるLLMと人間の違いに関する研究。

CTIは、もっと正確で情報量の多い予測区間を提供する新しい方法を提案してるよ。

新しい方法がスパース変分スチューデントt過程を使ってデータ分析の効率を向上させるよ。

データから動的システムの関数を推定する方法をいろんなモデルを使って学ぼう。

新しいモデルは、観測データを使って常微分方程式の推定方法を改善するよ。

次元削減手法を評価するには、スケーリング効果に注意が必要だよ。

健康研究における傾向スコアマッチングの新しい指標と自動化についての考察。