Estatística - Teoria da Estatística

Uma olhada na profundidade de meio espaço angular para analisar dados direcionais em esferas.

Uma olhada na distância de Wasserstein e suas aplicações na teoria das probabilidades.

Esse artigo fala sobre métodos pra criar matrizes de covariância esparsas pra melhorar a análise estatística.

Um novo estimador melhora a análise de conjuntos de dados complexos com múltiplas saídas e ruído.

Aprenda a combinar os processos de evidência na análise de dados de forma eficaz.

Uma nova abordagem combina aprendizado de representação causal e modelos base pra uma melhor compreensão.

Uma olhada em como as árvores de movimento Browniano modelam a evolução de traços.

Aprenda como os métodos bayesianos melhoram previsões usando dados passados.

Uma nova abordagem foca em aproximações válidas em vez de ficar procurando a verdade nos modelos.

Explorando os riscos de privacidade relacionados a ataques de inferência de membros em aprendizado de máquina.

Um novo método pra análise de dados de forma eficiente, mesmo com os outliers.

Avaliando incertezas em redes neurais pra melhorar previsões científicas.

Explore os modelos GWSBM e GWPDSM na detecção de comunidades.

Um novo método simplifica o estudo de grafos geométricos aleatórios para conseguir entendimentos mais profundos.

Apresentando o DOPE: um método top pra melhorar a estimativa do efeito do tratamento usando dados observacionais.

Novas medidas melhoram as comparações de conjuntos de dados médicos complexos.

Investigando as complexidades da amostragem posterior em modelos de difusão para processamento de imagem.

Explorando novos métodos em estatística algébrica em testes educacionais, regressão e tabelas de contingência.

Descubra novos métodos para estimar os efeitos do tratamento na pesquisa.

Aprenda como melhorar a regressão linear lidando com o viés de auto seleção.

Esse artigo analisa as complexidades e limitações dos métodos de regressão linear esparsa.

Um novo método ajuda a enfrentar problemas difíceis de inferência estatística usando amostras artificiais.

Apresentando um algoritmo pra tomar decisões melhores com recompensas incertas em cenários complexos.

Novos métodos revelam estruturas comunitárias em redes, melhorando a compreensão em várias áreas.

O GROS combina vários estimadores pra melhorar a precisão na análise de dados.

Novos métodos melhoram a amostragem de distribuições complexas usando equações HJB e Tensor Train.

Apresentando um método pra melhorar os testes de significância na análise de regressão.

Uma nova abordagem para os p-values melhora a avaliação de evidências na pesquisa estatística.

Um novo método pra analisar centralidade e anomalias em conjuntos de dados não padrão.

Métodos pra reduzir dimensões enquanto preserva estruturas de dados.

Aprenda como a desnatação de matrizes pode melhorar a qualidade dos dados em várias áreas.

Apresentando uma forma mais simples de treinar modelos generativos implícitos usando Perda Estatística Invariante.

Apresentando o ZOD-MC, uma nova abordagem para tarefas de amostragem desafiadoras.

Essa pesquisa melhora a tomada de decisão em situações de incerteza usando aprendizado em lote e estratégias dinâmicas.

Um novo método pra identificar mudanças em dados de séries temporais compostas.

Apresentando o VOROS, um método pra melhorar a avaliação de desempenho de classificadores em cenários desbalanceados.

Um método pra lidar com variáveis não observadas na pesquisa pra ter insights mais claros.

Novo método semissupervisionado melhora a estimativa estatística com dados não rotulados.

Uma nova abordagem pra combinar dados de medições biológicas separadas.

Esse estudo analisa como as redes crescem usando métodos de conexão por agrupamento.