Matemática - Teoria Estatística

Esse artigo apresenta uma nova técnica de estimativa para distribuições exponenciais.

Esse estudo fala sobre autovetores, métodos de análise de dados e os desafios com eigengaps pequenos.

Avanços nos métodos de teste melhoram a compreensão das relações entre variáveis.

A Lei de Benford mostra como dados naturais contrariem as expectativas na distribuição de dígitos.

Analisando como duas variáveis se relacionam usando distribuições condicionais para uma análise de dados melhor.

Explore a evolução e a importância das técnicas de compressão de pulso de radar.

Um método pra estimar como as medidas de probabilidade se relacionam e se adaptam usando regularização.

Um novo modelo melhora a classificação por meio de comparações pareadas em várias áreas.

Apresentando estatísticas eficazes para testar estruturas de covariância em dados de alta dimensão.

Explora como a quantidade de dados afeta o desempenho dos algoritmos de vizinhos mais próximos.

Este estudo melhora filtros de Kalman em conjunto através de uma nova técnica de reamostragem.

Uma nova abordagem para estimar efeitos parciais médios na análise de dados usando técnicas de aprendizado de máquina.

Um método novo pra analisar relações causais usando SEMs lineares parcialmente homocedásticos.

Novos métodos melhoram a comparação de dados em ambientes em mudança.

Esse artigo explora o prior meio-Cauchy e sua eficácia em estimar parâmetros.

Esse trabalho apresenta um novo método pra resolver PDEs complexas usando redes neurais.

Apresentando uma estrutura organizada pra melhorar a escolha de modelos e o gerenciamento de erros.

Este artigo analisa os avanços recentes nas famílias de cópulas e suas aplicações.

Uma nova abordagem para lidar com dados incompletos em estudos de saúde e engenharia.

Métodos de simulação oferecem insights valiosos para pesquisa estatística e aplicações do mundo real.

Este artigo fala sobre métodos para comparar técnicas de seleção e classificação de variáveis na análise de dados.

Saiba sobre novos métodos para analisar dados de séries temporais complexas.

Uma olhada nos modelos autorregressivos periódicos e suas aplicações em dados ruidosos.

Explora um método pra estimativa confiável em dados complexos com variáveis aleatórias interdependentes.

Este artigo investiga como distinguir entre distribuições uniformes modificadas e originais.

Esse artigo analisa métodos para estimativa de parâmetros em novas famílias de cópulas pra melhorar a modelagem.

Uma visão geral dos priors do tipo Gibbs e suas aplicações em várias áreas.

Uma olhada em como usar métodos espectrais pra melhorar a estimativa de parâmetros em dados estruturados.

Uma olhada na importância da análise de rede em várias áreas.

Métodos melhorados para estimar a covariância ajudam na análise de dados em várias áreas.

Um estudo sobre métodos eficazes para analisar redes bipartidas usando U-estatísticas.

Explorando como a regressão por distribuição ajuda em várias áreas através de métodos de kernel.

Uma olhada em dois métodos para análise de regressão em alta dimensão.

Saiba como o SBBD melhora a estimativa em grafos bipartidos completos.

Modelos de espaço de estados melhoram a análise de dados contáveis pra previsões e tomadas de decisão mais acertadas.

Uma olhada na análise de dados de rede e métricas chave como o índice Randić.

Esse artigo fala sobre maneiras de proteger os dados dos usuários em sistemas de recomendação.

Descubra como métodos não assintóticos melhoram a análise estatística em dados de alta dimensão.

Novos métodos bootstrap melhoram o teste de vetores de médias populacionais em dados de alta dimensão.

Inferência seletiva oferece mais precisão para testes de hipóteses depois da agrupamento.