Apresentando um novo algoritmo pra identificar relações causais entre variáveis ocultas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Explore a interação entre a probabilidade livre finita e o comportamento polinomial.
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Este estudo analisa o comportamento do menor valor próprio em matrizes aleatórias afetadas por outliers.
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Apresentando um teste forte pra avaliar modelos elípticos em conjuntos de dados de alta dimensão.
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Aprenda a criar visuais eficazes para checagens de modelos estatísticos.
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Entendendo inferir-e-ampliar e dividir-e-condicionar para melhorar conclusões estatísticas.
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Examinando o papel e as propriedades dos números primos em várias áreas da matemática.
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Um olhar sobre a combinação de probabilidades e suas aplicações em várias áreas.
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Um olhar claro sobre cópulas bivariadas e seu papel em modelar relacionamentos entre variáveis aleatórias.
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Uma imersão nas propriedades e aplicações das cópulas LSL.
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Analisando o impacto da remoção de dados nas conclusões da análise MCMC.
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Explore a importância da taxa de aceitação no algoritmo de Metropolis para amostragem.
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Apresentando um método pra identificar outliers em conjuntos de dados categóricos.
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Explorando como o barulho afeta modelos de regressão e suas previsões.
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Um olhar sobre as médias de Frechet generalizadas e seu papel na análise de dados moderna.
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Um novo método melhora a classificação ajustando modelos a padrões de dados que mudam.
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Novos métodos combinam estimativa de densidade e deep learning pra detectar anomalias de forma eficaz.
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Achados recentes mostram padrões na distribuição de primos em progressões aritméticas.
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Um olhar sobre como encontramos relações de causa e efeito nos dados.
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Um novo método melhora a análise de distribuições de pontos em várias áreas.
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Explore o papel dos autovalores em melhorar análises estatísticas e avaliações de modelos.
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Explore como relações de recorrência de matrizes impactam a estabilidade em várias áreas.
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Analisando o impacto das taxas de aprendizado na performance preditiva.
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Uma nova abordagem pra melhorar a precisão da classificação usando a teoria PAC-Bayesiana.
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FastEnsemble melhora a velocidade e a precisão nos métodos de agrupamento de dados.
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Apresentando um método eficiente para criar bandas de confiança mais precisas em simulações.
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Explore as estruturas e propriedades das permutações em matemática.
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Um olhar sobre as complexidades dos modelos de mistura normal em estatística.
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Uma nova abordagem para inferência causal usando métodos flexíveis de coleta de dados.
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Um jeito de simplificar a escolha de modelos de regressão em meio à incerteza.
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Descubra como o método Deep Limit Model-free melhora as previsões e a gestão da incerteza.
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Analisando como o descanso afeta o desempenho do time em jogos da NFL.
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Esse artigo analisa como os métodos bayesianos e frequentistas lidam com outliers na análise de dados.
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Explorando o comportamento dos autovalores em matrizes aleatórias através da lei circular.
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Explore processos estáveis harmonizáveis de incrementos estacionários e suas aplicações em diversas áreas.
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Explorando novas maneiras de analisar agrupamento de eventos em diferentes áreas.
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Um olhar sobre como caminhadas aleatórias ajudam a entender mudanças complexas nos dados.
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Novos métodos em previsão conformal aumentam a confiabilidade para resultados em grupo.
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Um novo método melhora a precisão das previsões usando validação cruzada leave-one-out.
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