Matemática - Teoria Estatística

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.

Descubra jeitos de melhorar a compreensão de sistemas complexos usando dados de séries temporais.

Aprenda a descobrir se os dados de séries temporais se comportam como ruído branco.

Entendendo a censura e a estimativa em testes de vida útil.

Um olhar sobre como várias medições de distância impactam formas e dados.

Um olhar sobre como a análise de variação melhora nossa compreensão de causa e efeito.

Aprenda como a Amostragem por Importância e o IMH estimam distribuições em estatística.

Aprenda como a Profundidade Espacial de Wasserstein ajuda a entender dados complexos.

Aprenda como redes neurais densas analisam dados complexos ao longo do tempo e do espaço.

Apresentando uma rede neural de gravata borboleta inovadora pra uma previsão melhor e gestão de incertezas.

Saiba como a Matriz de Colisão ajuda na tomada de decisões em várias áreas.

Explorando os papéis do ruído aditivo e multiplicativo em vários sistemas.

Aprenda como a covariância de Gini parcial melhora a análise de dados de alta dimensão e de cauda pesada.

Aprenda como os algoritmos de NN recomendam opções mesmo quando enfrentam informações faltando.