Estatística - Teoria da Estatística

Uma olhada em modelos espaço-temporais na análise de dados.

Aprenda a lidar com barulho em modelagem estatística pra uma análise melhor.

Um método pra analisar os tempos de viagem das ondas pra entender as propriedades dos materiais.

Este estudo apresenta novas técnicas para entender efeitos causais com variáveis contínuas pós-tratamento.

Uma nova abordagem melhora a análise de dados em estudos de saúde com múltiplos locais.

Uma olhada em tirar conclusões de experimentos adaptativos na pesquisa.

Uma olhada em métodos para identificar fatores causais na pesquisa.

Aprenda a medir as estimativas da função K com funções de intensidade desconhecidas.

Um estudo sobre técnicas de amostragem eficazes pra identificar a maior comunidade.

Um novo método para melhorar a análise estatística com parâmetros de incômodo.

Apresentando o PRe-processo para uma análise de dados flexível e válida.

Uma olhada em métodos bayesianos para analisar distribuições de dados enviesadas.

Saiba como a CCA ajuda a descobrir relações entre conjuntos de dados diversos.

Esse estudo analisa os fatores que afetam as curvas de aprendizado na Regressão Ridge com Kernel.

Aprenda a identificar padrões incomuns em dados de forma eficiente.

Aprenda a estimar e comparar médias de forma eficaz usando técnicas avançadas.

Novos métodos melhoram a precisão na estimativa de parâmetros de dados chave.

Aprenda a recuperar sinais originais do barulho usando métodos estatísticos.

Aprenda como o aprendizado de máquina duplo melhora experimentos em lote para avaliação de tratamentos.

Novos métodos melhoram a estimativa de resultados de tratamento para a saúde personalizada.

Uma visão geral das redes neurais bayesianas e sua importância na IA.

Explorando métodos de profundidade estatística para dados fuzzy e suas aplicações.

Examinando como conjuntos aleatórios e funções de crença afetam a tomada de decisão em várias áreas.

Pesquisas mostram descobertas sobre dados com várias características e interdependências.

Examinando a complexidade da amostra em programação estocástica com distribuições de cauda pesada.

Esse método simplifica a estimativa de densidade log-concava usando componentes independentes.

Analisando as complexidades e estratégias para o aprendizado de redes neurais em diferentes tipos de dados.

Um olhar sobre algoritmos espectrais e seu papel nas previsões de aprendizado de máquina.

Esse artigo analisa os limites de erro em modelos bayesianos hierárquicos para parâmetros de alta dimensão.

Este artigo examina o papel da AMP em estatísticas de alta dimensão, focando em regressão esparsa e robusta.

Métodos inovadores para estimar matrizes de covariância enquanto protege a privacidade pessoal.

Entendendo métodos pra estimar parâmetros em processos de difusão em várias áreas.

Aprenda métodos pra testar se os dados faltantes são aleatórios usando matrizes de covariância.

Uma nova abordagem melhora a análise de efeitos causais com vários mediadores interagindo.

Um olhar sobre as complexidades das redes de espécies e transferência de genes.

Explorando como o exercício regular afeta as visitas ao hospital para pacientes com DPOC.

Um olhar sobre como esses modelos analisam estruturas de dados complexas em várias áreas.

Um novo método melhora a análise do efeito do tratamento em amostras pequenas.

Uma olhada na teoria essencial por trás dos modelos de deep learning.

Aprenda como a regressão não paramétrica pode se adaptar a restrições para fazer previsões melhores.