Artigos mais recentes para Estatísticas

Novos algoritmos melhoram o desempenho e o uso de memória na análise de dados em streaming.

Um olhar sobre o papel da PCR na análise de conjuntos de dados de alta dimensão.

Uma nova técnica gera amostras de forma eficiente a partir de distribuições de probabilidade desconhecidas usando dados limitados.

Uma ferramenta versátil pra analisar diferentes distribuições de dados em estatística.

Esse artigo explora estratégias pra melhorar a generalização do modelo e entender o comportamento do gradiente.

Apresentando um modelo Box-Cox não paramétrico pra analisar melhor dados de alta dimensão.

Um guia claro sobre o algoritmo EM e sua conexão com distribuições de probabilidade.

Explore o papel das somas parciais auto-normalizadas na análise de séries temporais.

Apresentando um método pra melhorar a análise de dados usando modelagem hierárquica e estatísticas bayesianas.

Estudo revela que caminhadas aleatórias imitam o movimento browniano em ambientes estruturados.

Apresentando o EBARS pra escolher os melhores nós em regressão spline multivariada.

Esse artigo fala sobre uma nova estrutura pra testar kernels na análise de dados complexos.

Um novo método pra analisar dados espaço-temporais em várias áreas.

Lidar com dados faltando é fundamental para pesquisas de saúde confiáveis e cuidados com os pacientes.

Métodos eficazes para gerenciar rótulos ruidosos em dados de alta dimensão para uma classificação melhor.

Métodos para estimar a confiabilidade em modelos de aprendizado de máquina.

Novo método de parametração melhora o desempenho do modelo de espaço de estados em várias aplicações.

Um novo método melhora a amostragem de dados de alta dimensão usando aprendizado por reforço.

Uma olhada em novos métodos para melhorar a remoção de ruído em matrizes no meio de ruídos complexos.

Analisando a privacidade de dados através de inferência bayesiana com restrições.

Um novo método melhora a análise de dados em cosmologia usando inferência bayesiana.

Uma estrutura pra melhorar as previsões e as medidas de incerteza da Regressão de Processo Gaussiano.

Uma olhada em como a probabilidade e o raciocínio causal moldam nossa compreensão e decisões.

Novas abordagens melhoram a amostragem de dados de distribuições complexas em estatística e aprendizado de máquina.

Este artigo propõe usar aprendizado por reforço pra melhorar algoritmos MCMC adaptativos.

Lidando com problemas de overfitting e privacidade em conjuntos de dados em evolução.

Uma nova abordagem pra otimizar a inferência bayesiana usando métodos generalizados.

Descubra uma nova abordagem para inferência causal com cociclos.

Um olhar sobre como a predição conformal ajuda a tomar decisões com confiança.

Explore a paisagem direcionada e suas implicações em probabilidade e estatística.

Explore a importância das matrizes aleatórias em várias áreas e o comportamento dos seus autovalores.

Aprenda como o esboço de matrizes simplifica conjuntos de dados grandes.

Um método pra comparar amostras com dados faltando ajuda a melhorar a precisão da pesquisa.

Aprenda como amostradores elevados melhoram a eficiência da amostragem em métodos MCMC.

Uma olhada nos métodos para estimar valores extremos em dados normais bivariados.

Um olhar sobre como a calibração afeta as previsões e a confiabilidade do modelo.

Explorando a importância de matrizes aleatórias em várias áreas e seus autovalores.

Estude os conceitos chave em probabilidade e geometria que moldam estruturas aleatórias.

Explore regras de triagem fortes pra seleção rápida de características em conjuntos de dados complexos.

Ferramentas de IA estão mudando a forma como interpretamos testes estatísticos e suas implicações.