Estatística - Teoria da Estatística

Este estudo analisa a eficácia do Lasso em modelos de difusão de alta dimensão.

Novo método melhora a precisão na análise de dados de séries temporais.

Um olhar sobre as complexidades dos modelos de mistura normal em estatística.

Uma nova abordagem para inferência causal usando métodos flexíveis de coleta de dados.

Explore processos estáveis harmonizáveis de incrementos estacionários e suas aplicações em diversas áreas.

Explorando novas maneiras de analisar agrupamento de eventos em diferentes áreas.

Uma olhada em métodos recentes para recuperar matrizes de baixa classificação com menos observações.

Esse artigo fala sobre métodos pra lidar com viés na correlação à distância.

Uma análise aprofundada das projeções de Wasserstein e suas aplicações em estatística.

Uma olhada na importância e aplicações de processos do tipo Dickman.

Aprenda como a curtose afeta o comportamento dos dados em várias áreas.

Novas ferramentas melhoram a compreensão das previsões do Random Forest Funcional na saúde.

Analisando como o barulho influencia o comportamento e as transições em sistemas fora do equilíbrio.

Esse artigo examina novos métodos para avaliar a concentração de vetores aleatórios gaussianos em torno dos valores médios.

Aprenda como as razões de verossimilhança e os valores de p são diferentes nos testes de hipóteses.

Um olhar sobre métodos melhores para analisar dados funcionais.

Um novo algoritmo espectral quer melhorar a recuperação de comunidades em redes rotuladas.

Um novo modelo enfrenta desafios na classificação com dados em mudança.

Analisando como variáveis adicionais influenciam a significância estatística nos resultados da pesquisa.

Um estudo sobre como usar estruturas de árvore pra melhorar a modelagem de tópicos em dados textuais.

Uma nova abordagem pra lidar com dados complexos usando análise estatística.

Explorando a aplicação da desigualdade de Grunbaum em ambientes geométricos complexos.

A pesquisa melhora as técnicas de filtragem de dados para acompanhar os movimentos das células.

Aprenda como transfer learning melhora os resultados de machine learning com dados limitados.

Métodos melhorados para avaliar a distribuição Pareto do tipo I com dados censurados.

Esse artigo fala sobre a importância de medir a incerteza na análise de dados de saúde.

Um olhar sobre métodos de seleção de variáveis para análise de dados complexos.

Uma olhada nos desafios e insights da regressão kernel em configurações de alta dimensão.

Um novo método melhora a análise de dados funcionais levando em conta a direcionalidade.

Descubra métodos para analisar dados complexos e não uniformes em diferentes áreas.

Modelos específicos para cada paciente melhoram a compreensão do fluxo sanguíneo no coração e das estratégias de tratamento.

Novos métodos melhoram a recuperação de sinal a partir de dados ruidosos sem precisar conhecer a distribuição do ruído.

Um olhar sobre os DPPs e seu papel na seleção de grupos de itens diversos.

Um guia pra entender a regressão linear regularizada esparsa e suas aplicações na análise de dados.

Combinando modelagem generativa e regressão quantílica pra gerar dados de forma eficaz.

Métodos principais para medir quão próximos os estados quânticos estão dos resultados desejados.

Analisando como estimar hipóteses nulas em testes estatísticos dependentes.

Explore as escolhas dos clientes nas filas e como isso impacta a eficiência do atendimento.

Métodos inovadores protegem a privacidade dos pacientes enquanto avançam a colaboração em pesquisas médicas.

Um guia para formatar eficientemente submissões acadêmicas usando elsarticle.cls.