Matemática - Teoria Estatística

Um novo método para medir a desigualdade em vários fatores oferece insights mais profundos.

Um novo método melhora os cálculos de verossimilhança marginal na estatística bayesiana.

Uma olhada no processo de Ornstein-Uhlenbeck e suas aplicações no mundo real.

Aprenda como a inferência conforme adapta as previsões com base nas variações dos dados.

Uma nova maneira de avaliar o impacto de diferentes quantidades de tratamento nos resultados.

Aprenda como redes neurais imitam conceitos de programação para fazer previsões eficazes.

Analisando como espaços de alta dimensão afetam o bloqueio da luz e o comportamento dos dados.

Novos métodos melhoram a confiabilidade na estimativa dos efeitos médios do tratamento.

Um método em duas etapas para estimar o efeito do tratamento com precisão quando os participantes não cumprem.

Um novo método melhora a estimativa das características da população usando dados de amostragem mista.

Um novo método otimiza o treinamento de deep learning pra ter um desempenho melhor em dados que não foram vistos.

Este artigo apresenta um método baseado em grafo para comparar duas distribuições de dados.

Um método pra identificar mudanças de dados entre sensores com poucos alarmes falsos.

Um olhar sobre como os coeficientes de transporte revelam o comportamento do sistema sob condições mudando.

Uma olhada na modelagem Bayesiana para dados de séries temporais com erros correlacionados.

Combinando métodos paramétricos e não paramétricos pra uma análise de dados melhor.

Analisando o impacto do Monte Carlo Sequencial na justiça e confiabilidade do distritamento.

Técnicas pra reduzir o barulho melhoram a qualidade das imagens em várias áreas.

Uma nova abordagem para analisar dados com caudas pesadas usando estatísticas máximas robustas.

Este artigo analisa métodos para comparar modelos generativos por meio de representações baseadas em embedding.

Saiba mais sobre o teste KS, seus tipos e implicações para a análise de dados.

Uma visão geral dos estimadores de máxima verossimilhança para densidades log-concavas e suas propriedades.

Este artigo fala sobre métodos para aprender distribuições não normalizadas usando estimação por contraste de ruído.

Uma olhada em métodos de agrupamento melhorados e suas aplicações práticas.

Aprenda a identificar mudanças significativas em dados de séries temporais de forma eficaz.

Um olhar sobre processos de Lévy e métodos de estimação de densidade de saltos.

Uma olhada em como a estimativa de variância afeta a eficácia do tratamento em experimentos.

Um olhar sobre eventos extremos e como se preparar para eles.

Um olhar sobre testes de adequação em dados espalhados por vários servidores.

Cientistas descobrem ligações entre genes e câncer usando novos métodos.

Analisando a importância de modelos precisos nas avaliações educacionais.

Um novo modelo aborda o desafio do tempo incerto de eventos em várias áreas.

Explorando como o tamanho do modelo afeta a performance na detecção OOD.

Descubra técnicas para estimar sinais no meio do barulho em várias áreas.

Uma olhada em como a matriz de Bethe-Hessiana ajuda na detecção de comunidades.

Aprenda como o design de mecanismos molda estratégias de mercado eficazes para vendedores.

Um olhar sobre a estimativa de densidade de kernel e sua importância na análise de dados complexos.

Aprenda sobre modelos inovadores para analisar razões de chances em várias áreas.

Aprenda como as funções de dependência local mostram as interações entre variáveis aleatórias.

Aprenda como fazemos palpites inteligentes sobre a duração das coisas.