Estatística - Teoria da Estatística

Explore os princípios e aplicações da Regressão Ridge com Kernel em várias áreas.

Esse estudo propõe um novo método pra detectar pontos de mudança em conjuntos de dados complexos.

Explore os funcionamentos e aplicações dos modelos de difusão na geração de dados.

Um novo método melhora as aproximações em estatística bayesiana para análise de dados complexos.

Este artigo examina como o ruído influencia métodos de regressão embaralhados e desvinculados.

Esse artigo analisa métodos pra estimar fontes de calor desconhecidas a partir de dados de temperatura.

Uma abordagem dinâmica revela conexões entre a função cerebral e as características individuais.

Um novo método melhora a estimativa das propriedades dos tecidos em imagens médicas.

Um guia sobre a importância das características e seu papel nas previsões do modelo.

Explore técnicas para melhorar a estimativa da matriz de covariância em grandes conjuntos de dados.

Explore o papel dos tensores aleatórios na análise de dados complexos e multidimensionais.

Aprenda como modelos ocultos de Markov e processos de renovação ajudam a fazer previsões precisas.

Um novo método melhora o design experimental pra coletar dados de bateria de forma mais eficiente.

Uma nova abordagem pra entender redes em evolução através de modelagem autoregressiva.

Este artigo apresenta uma nova abordagem para identificar componentes em modelos de mistura finita.

Um método pra estimar interações em sistemas usando dados barulhentos.

Esse artigo fala sobre como simular campos aleatórios gaussianos em estruturas de redes complexas.

Um novo método pra estimar melhor as relações em dados de alta dimensão.

Um estudo sobre como melhorar a precisão das previsões em modelos de regressão.

Um novo método pra melhorar a eficiência ao combinar dados de sensores.

Um jeito de melhorar a precisão das estimativas estatísticas de forma eficiente.

Esse artigo analisa as U-Nets e o papel delas no processamento de imagens usando modelos generativos.

Uma nova abordagem pra estudar processos pontuais usando medidas aleatórias e análise funcional.

Uma olhada em como modelar a incerteza com semigrupos de Markov imprecisos.

Uma nova abordagem usando transporte ótimo melhora a comparação de dados multivariados.

Um olhar sobre os e-values e seu papel nos testes de hipótese.

Uma análise do comportamento do SGD em aprendizado de máquina com insights sobre autovalores e estabilidade de treinamento.

Analisando como a incerteza sobre as políticas climáticas afeta decisões econômicas e o crescimento.

Explorando métodos de teste sequencial pra tomar decisões eficazes na estatística.

Um olhar sobre o colapso neural e seu impacto nos modelos de deep learning.

Explore o papel dos GLMMs e PQL na análise de dados complexos.

Novos métodos melhoram a eficiência da amostragem de corpos convexos.

Uma nova abordagem para remoção de ruído em imagens usando técnicas de aprendizado auto-supervisionado.

Aprenda métodos chave para escolher parâmetros de ajuste na análise de dados pra fazer previsões melhores.

Esse artigo fala sobre métodos pra estimar parâmetros em equações diferenciais estocásticas de segunda ordem usando dados do mundo real.

Novos métodos melhoram a eficiência e a precisão na pesquisa médica e tecnológica.

Apresentando uma estrutura pra quantificar a incerteza em modelos preditivos, principalmente em espaços de dados complexos.

Explorando técnicas pra melhorar as estimativas estatísticas com limites inferiores minimax.

Usando divergências estatísticas para teste de hipóteses na análise de dados de alta dimensão.

Estudo analisa métodos pra testar mudanças em modelos de fatores usando autovalores e autovetores.