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A pesquisa explora como estimar estatísticas respeitando as necessidades de privacidade dos usuários.

Novos métodos para calcular geodésicas na variedade de Stiefel aumentam a eficiência dos algoritmos.

Novo algoritmo melhora a amostragem de fatias elípticas para distribuições truncadas.

Novos métodos melhoram os conjuntos de confiança em estatísticas de alta dimensão.

Uma ferramenta para seleção simultânea de variáveis em modelos de regressão bayesianos.

Um olhar sobre a importância das distribuições subweibull na análise de dados.

Um novo framework conecta teoria com prática em machine learning.

Analisar o experimento de Fisher sobre a distinção entre chá e leite traz insights sobre teste de hipóteses.

Uma abordagem flexível para entender comportamentos de sequências irregulares em matemática.

O método MGMC melhora a eficiência na amostragem de distribuições Gaussianas complexas.

Um novo método melhora o aprendizado a partir de dados complexos usando proximais de Wasserstein.

Aprenda como a inferência bayesiana atualiza crenças com novas evidências.

Métodos para transformar dados complexos em formatos visuais claros.

Aprenda como a regressão quantílica e os algoritmos MM melhoram a análise de dados em várias áreas.

Este artigo fala sobre a criação de bandas de confiança para a densidade espectral em séries temporais estacionárias.

Aprenda como os dados populacionais melhoram a precisão das previsões em modelos incertos.

A calibração ajuda a melhorar a precisão nos modelos de espalhamento de doenças pra tomar decisões de saúde melhores.

Esse estudo analisa o impacto do brilho médio e da mediana nas cálculos de distância de Céfides.

Um olhar sobre o comportamento de processos estáveis perto de limites geométricos.

Este artigo analisa os posteriors de Bayes em problemas inversos não lineares sob uma perspectiva frequentista.

Uma nova abordagem bayesiana melhora os processos gaussianos para uma previsão e manejo de incertezas melhores.

Novas sequências de confiança melhoram a estimativa de incerteza em modelos estatísticos.

Novos modelos melhoram previsões e explicações na análise de sobrevivência.

Um método baseado em dados melhora as estimativas de confiança em cenários de regressão de alta dimensão.

A ultrametricidade local revela as relações entre os dados na análise.

Aprenda como métodos baseados em dados melhoram a tomada de decisões por meio de expectativas condicionais.

Um novo método aprimora a PCA usando diagramas de Voronoi de grau mais alto pra lidar com outliers.

Um estudo sobre como os LLMs são diferentes dos humanos em entender gráficos de barras.

A CTI oferece um novo método para prever intervalos de previsão mais precisos e informativos.

Um novo método melhora a eficiência da análise de dados usando Processos Estocásticos Estudantes-t Esparsos.

Aprenda a estimar funções a partir de dados em sistemas dinâmicos usando vários modelos.

Novos modelos melhoram os métodos de estimativa para equações diferenciais ordinárias usando dados observacionais.

Avaliar técnicas de redução de dimensão precisa de atenção aos efeitos de escalonamento.

Uma olhada nas novas métricas e automação na correspondência de escore de propensão para pesquisa em saúde.

Uma nova abordagem para melhorar a precisão na análise de dados composicionais com erros de medida.

Uma abordagem nova melhora a precisão na estimativa da idade biológica a partir da metilação do DNA.

Este artigo fala sobre um método pra encontrar identidades binomiais com a ajuda do computador.

Novos métodos melhoram a seleção de variáveis na análise de dados de alta dimensão.

Estudo sobre como perturbações impactam os autovalores em matrizes aleatórias.

Um novo framework melhora a análise de modelos de espaço de estado contínuo-discreto usando técnicas baseadas em partículas.