Matemática - Teoria Estatística

Um estudo sobre os fatores que afetam as taxas de fertilidade em diferentes países.

Aprenda como a estimativa da razão de densidade ajuda a comparar grupos de dados de forma eficaz.

Um olhar sobre as abordagens bayesiana e frequentista para estimar incertezas.

Enfrentando dados faltantes com técnicas de regressão inovadoras pra ter insights precisos.

Este artigo fala sobre o papel e os desafios das equações diferenciais estocásticas hipoelípticas.

Combinar métodos clássicos e quânticos melhora a detecção de fissuras em estruturas de concreto.

Um novo modelo estatístico melhorando a análise de dados em várias áreas.

Apresentando uma abordagem unificada pra estudar as relações entre riqueza e consumo.

Apresentando o gráfico P-P de Lorenz pra avaliar a dominância estocástica de segunda ordem nas distribuições.

Uma olhada na importância e análise de valores extremos dentro de dados funcionais.

Aprenda a lidar com mudanças no comportamento dos dados pra fazer previsões melhores.

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.