Artigos mais recentes para Estatísticas

Um novo método melhora as estimativas populacionais em áreas pequenas usando dados existentes.

Novo design melhora a precisão das estimativas do efeito do tratamento usando equilíbrio de covariáveis.

Explore como matrizes aleatórias revelam correlações em dados de séries temporais financeiras.

A extração de dados melhora os testes estatísticos ao usar os dados de forma eficiente, sem precisar de cálculos complexos.

Explore o papel dos cumulantes em entender matrizes aleatórias e suas diversas aplicações.

Uma nova abordagem pra melhorar a robustez na análise estatística de outliers.

Analisando como classificadores seletivos preservam a privacidade e a precisão das previsões.

Um olhar sobre como transformações generalizadas moldam sistemas matemáticos.

Um olhar sobre como a privacidade diferencial protege as informações individuais na análise de dados.

Explorando caminhadas aleatórias auto-repelentes pra melhorar a eficiência de amostragem em sistemas complexos.

Este artigo discute métodos eficientes de teste de cointegração para análise de séries temporais econômicas.

Um novo método melhora a estimativa em imagens médicas usando técnicas iterativas.

Uma análise profunda sobre a complexidade do modelo e seu impacto no desempenho.

Explore a relação entre o gap espectral e a curvatura em cadeias de Markov monotônicas.

Um novo método mistura estimativas de modelos pra ter mais confiança e precisão.

Analisando como fatores econômicos moldam os preços de aluguel nos bairros depois da crise.

Um novo método melhora a codificação de características numéricas em sistemas de recomendação.

Uma olhada na discrepância e seu papel em matrizes duplo-infinito e integração numérica.

O CANVI melhora a confiabilidade das previsões na inferência variacional para várias aplicações.

Explorando modelos generativos e desafios na estimativa de densidade e overfitting de variedades.

Uma olhada nos poliedros de grafos cordais e no critério do losango.

Um olhar prático sobre novos intervalos de previsão para modelos estatísticos.

Uma visão geral de medidas de probabilidade, variáveis aleatórias e sua relevância em diversas áreas.

Novos métodos melhoram a análise de dados sem funções de verossimilhança tradicionais.

Métodos pra estimar médias a partir de dados complexos e de dimensão infinita.

Aprenda métodos eficazes para estimativa estatística precisa em populações finitas.

Apresentando testes inovadores para analisar distribuições de dados esféricos e hiperesféricos.

Uma visão geral das SPDEs monótonas, seus tipos de ruído e soluções numéricas.

Um mergulho na eficácia e nas limitações do clustering espectral.

Analisando como o tamanho da amostra e o ruído afetam a precisão da regressão logística.

Uma nova forma de medir a divergência de dados melhora as aplicações de aprendizado de máquina.

Aprenda como o algoritmo EB-TC ajuda a identificar as melhores escolhas de forma eficaz.

Um método para melhorar a precisão da inferência apesar da má especificação do modelo usando estatísticas robustas.

Um olhar sobre PID bivariado em sistemas de Poisson e multinomiais.

Explorando comportamentos de ondas e distribuições de intensidade em cavidades caóticas.

Saiba como a fatoração de matriz binária reduz a complexidade dos dados ao mesmo tempo que preserva informações essenciais.

Este artigo examina as complexidades de limpar dados barulhentos para aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a seleção de covariáveis na estimativa de efeito causal.

AUC-opt tem como objetivo melhorar a Área Sob a Curva ROC para modelos de classificação.

Um novo método junta DNNs e GPs pra melhorar a precisão das previsões e a estimativa de incerteza.