Estatística - Teoria da Estatística

Um olhar sobre o Processo de Buffet Indiano Hierárquico e suas aplicações.

Uma nova estrutura para uma inferência estatística melhor em pesquisa e análise.

Uma olhada no processo de Cox e suas aplicações na modelagem de dados de eventos.

Este artigo examina o comportamento do SGD de uma passada com dimensões crescentes.

Este artigo discute métodos de exploração eficientes em aprendizado por reforço sem conhecimento prévio das recompensas.

Explorando estimativa de divergência mínima para análise estatística confiável.

Agentes trabalham juntos pra detectar sinais no meio do barulho que muda.

Técnicas pra comprimir um monte de dados de telescópios de rádio sem perder as informações principais.

Aprenda como o ajuste de variedades simplifica a análise de dados complexos em várias áreas.

Um novo método para medir o risco bancário usando o Shortfall Esperado Marginal.

A correspondência por caliper melhora as comparações na pesquisa, reduzindo o viés nas estimativas do efeito do tratamento.

Apresentando modelos avançados pra classificar dados positivos e não rotulados em várias áreas.

O Sharp-SSL melhora a classificação selecionando de maneira eficiente as características importantes no aprendizado semi-supervisionado.

Aprenda como os espaços de Hilbert de Bayes melhoram a estatística bayesiana com grandes conjuntos de dados.

Analisando como os organismos tomam decisões em meio à incerteza e ao risco.

Uma análise profunda sobre complexidade de amostra e suas implicações para previsões em machine learning.

Um olhar sobre como estimar distribuições de dados afetadas por ruído.

Explore a distribuição skew-normal e como ela é usada na análise de dados.

Este artigo estuda a consistência uniforme de embaixamentos espectrais em várias aplicações.

Uma olhada em como o BART generalizado melhora os métodos de análise de dados.

Explore como funções de profundidade melhoram a análise estatística e a compreensão das distribuições de dados.

Métodos recentes melhoram a precisão das estimativas em várias áreas com técnicas de filtragem avançadas.

Explorando estimadores MAP na análise bayesiana de problemas inversos.

GGLM resolve dependências de dados pra ter insights melhores em situações complexas.

Explore o papel da ESI na análise de variáveis aleatórias pra melhorar a precisão preditiva.

Um método pra analisar dados imperfeitos sem viés.

Um olhar sobre a varentropia e suas formas ponderadas para uma melhor avaliação da incerteza.

Explore as propriedades da distribuição beta e métodos para aplicações práticas em várias áreas.

O debate gira em torno da afirmação do Google sobre a superioridade quântica em relação à computação clássica.

Um método pra avaliar a precisão do modelo e evitar overfitting.

Explorando métodos estatísticos pra estruturas de dados complexas na estimativa.

Novos algoritmos identificam truncamento em distribuições normais com menos amostras.

Estudo dos canais VDFAP revela percepções importantes sobre a capacidade de comunicação molecular.

Um olhar mais de perto sobre processos gaussianos, transformações lineares e o papel de operadores não limitados.

Explore as características essenciais e a ancestralidade em sistemas de partículas ponderadas.

Pesquise avanços em modelos estocásticos para dinâmica de fluidos, focando em técnicas de calibração de ruído.

A pesquisa revela redes genéticas interconectadas usando uma nova abordagem estatística.

Apresentando o BDEC, um método de amostragem feito pra distribuições de probabilidade complexas.

Este artigo explora distribuições de probabilidade intervencionais e seu papel na causalidade.

Descubra como a tecnologia tá mudando a eficiência e a precisão da auditoria.