統計 に関する最新の記事

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。

測定誤差を考慮した組成データ分析の精度を向上させるための新しいアプローチ。

新しいアプローチでDNAメチル化から生物学的年齢を推定する精度が向上した。

この記事では、コンピュータを使って二項恒等式を見つける方法について話してるよ。

新しい方法が高次元データ分析における変数選択を改善する。

ランダム行列における摂動が固有値に与える影響についての研究。

新しいフレームワークが、粒子ベースの技術を使って連続-離散状態空間モデルの分析を強化する。

ハーバーミーンが外れ値のあるデータで安定した平均を提供する方法を学ぼう。

時系列分析が未来のトレンドを予測するのにどう役立つか学ぼう。

外れ値の影響を受けずに平均を推定する方法。

データの類似点や違いを直感的に見る方法。

統計学でのECMMDを使った条件付き分布を比較する新しいアプローチ。

二次距離を使って確率分布をテストするための新しいフレームワーク。

素数行列の探求とそれをより単純なテンソル積に分解すること。

新しい技術がデータサイエンスや金融における複雑な確率分布からのサンプリングを簡素化する。