Statistics

All posts under tag "Statistics"

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A Statistical Significance Simulation Study for the General Scientist

1. 연구 배경 및 목적 통계적 유의성은 과학자들이 자신의 실험 결과를 검증하는 데 중요한 역할을 하는데, 이는 관찰된 차이가 우연히 발생한 것일 가능성이 매우 낮다는 것을 의미한다. 일반적으로 p 값이 0.05 미만인 경우 통계적 유의성을 인정한다. 그러나 본 논문은 표본 수가 증가함에 따라 두 그룹 간의 차이가 통계적으로 유의미하게 작아지는 현상을 분석하고, 이로 인해 p 값 임계치(p<0.05)를 사용하는 것이 과학자들에게 매우 낮은 기준을 설정한다는 것을 지적한다. 2. 연구 방법 본 논문에서는 두 샘플 t 검정을 사용하여

September 30, 2011

Statistics Applications Physics

VC dimension of ellipsoids

: 본 논문은 엘립소이드의 복잡성을 측정하는 VC 차원에 대한 심층적인 연구를 수행한다. 이는 학습 이론에서 중요한 개념으로, 데이터 분석 및 모델 선택에 활용된다. 1. VC 차원의 정의와 중요성 VC 차원은 집합이 얼마나 복잡한 형태를 가질 수 있는지를 측정하는 지표로, 경험적 과정 이론, 통계 및 계산 학습 이론, 그리고 이산 기하학 등 다양한 분야에서 활용된다. 특히, VC 차원은 데이터의 복잡성을 측정하고 모델 선택에 중요한 역할을 한다. 2. 엘립소이드와 가우시안 혼합 모델 엘립소이드는 d차원 공간에서 정의되는 집합으로,

September 21, 2011

Mathematics Statistics Computer Science Machine Learning

Revealing Sub-Optimality Conditions of Strategic Decisions

본 논문은 전략적 의사결정 과정에서 발생하는 하위 최적성 조건을 탐색하고 분석한다. 이 연구는 적합도 풍경 이론을 기반으로, 의사결정자가 왜 지역 최적값에 도달하지 못한 채 탐색을 중단하는지에 대한 이해를 높이기 위한 시뮬레이션 분석을 수행한다. 1. 적합도 풍경 이론의 배경 적합도 풍경 이론은 진화 생물학에서 유전자 공간의 탐색 과정을 설명하는 개념으로 사용되어 왔다 (Wright, 1932; Gillespie, 1984). 이 이론은 조직 변화, 사회 구조의 진화, 혁신 네트워크 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히, NK

July 04, 2011

Statistics

Determination of Different Biological Factors on the Base of Dried Blood Spot Technology

본 논문은 건조혈액방울(DBS) 기술을 활용한 혈량 계산 방법에 대한 심도 있는 분석을 제공합니다. DBS는 환자가 직접 혈액 샘플을 채취하고 이를 여과지나 세포질 아세테이트 막 등에 방울 형태로 건조하여 실험실로 보내는 기술입니다. 이 방법은 대사물질, 호르몬, 혈당수치, 면역 체계 지표 등의 다양한 생물학적 특성을 분석할 수 있는 기회를 제공하며, 특히 DNA 및 RNA 분석 가능성으로 에이즈나 간염과 같은 감염병의 대량 조사를 가능하게 합니다. 본 연구는 DBS 방울의 체적을 도징 장치 없이 계산하는 보편적인 방법을 개발하고자

January 14, 2011

Statistics Physics Mathematics

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Mathematical proof of fraud in Russian elections unsound

이 논문은 러시아 선거 결과에 대한 수학적 분석과 비판을 중심으로, 특히 가우스 분포와 투표율의 관계를 탐구하고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다: 1. 가우스 분포와 투표율 논문은 블로거가 연합 러시아당의 투표율이 지역구별로 비가우스 분포를 보인다는 점을 지적하고 이를 선거 조작의 증거로 주장하는 내용에 대해 반론합니다. 가우스 분포는 여러 독립적인 요인이 상호작용할 때 발생하며, 이는 자연 현상에서 흔히 볼 수 있는 패턴입니다. 그러나 모든 사회적 현상이 이러한 패턴을 따르지 않는다는 점을 강조합니다. 2. 마르코프의 모델

January 13, 2012

Applications Statistics Physics

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Dependence-Robust Inference Using Resampled Statistics

This paper addresses the challenge of making robust inferences in scenarios where data may exhibit complex or unknown weak dependencies. The authors propose a method that utilizes resampled statistics to construct test procedures without relying on the specific correlation structure of the data. The

August 26, 2021

Statistics Economics

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Distributed Deep Convolutional Neural Networks for the Internet-of-Things

This paper addresses the challenge of designing efficient deep learning (DL) solutions for Internet of Things (IoT) devices, which often have severe constraints on memory and computational power. These limitations can prevent IoT units from executing DL models that typically require significant reso

July 30, 2021

Machine Learning Network Statistics Distributed Computing Computer Science

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On Exact Computation with an Infinitely Wide Neural Net

This paper explores how neural networks maintain their performance and structure during training by showing that the weight matrices do not significantly deviate from their initial values. The authors demonstrate that even with minor changes in weights, the network can still achieve rapid convergenc

November 05, 2019

Neural Computing Machine Learning Statistics Computer Vision Computer Science

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Beating the House: Identifying Inefficiencies in Sports Betting Markets

The paper 'Beating the House: Identifying Inefficiencies in Sports Betting Markets' delves into a critical area of financial and sports analytics. The core idea is to develop an algorithm that can consistently generate above market returns by identifying inefficiencies within various sports betting

October 24, 2019

Applications Quantitative Finance Statistics Economics

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Extrapolation of Urn Models via Poissonization: Accurate Measurements of the Microbial Unknown

본 논문은 미생물 공동체 내의 다양성을 측정하는 기존 방법론의 한계를 극복하고자, 샘플링되지 않은 클래스의 비율을 예측하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 이는 미생물 연구에서 중요한 문제 중 하나인 '미지의 양'에 대한 정확한 측정을 가능하게 한다. 논문은 우른 모델과 포상화 논증을 활용하여, 아직 발견되지 않은 종의 존재를 가정하고 이를 예측하는 방법을 제시한다. 이는 샘플링된 데이터에서 미지의 양을 추론하는데 있어 중요한 발전이다. 특히, 고정된 샘플 크기에서도 원본 샘플의 하위 집합에 대해 매우 정확한 예측 결과를 제공함으로써

September 15, 2011

Quantitative Biology Statistics Mathematics Model

< Category Statistics (Total: 771) >

Astrophysics

Condensed Matter

Economics

Electrical Engineering and Systems Science

General

272

General Relativity

HEP-EX

HEP-PH

HEP-TH

MATH-PH

NUCL-TH

Nonlinear Sciences

Physics

Quantitative Biology

Quantitative Finance

Quantum Physics

Statistics

Statistics

A Statistical Significance Simulation Study for the General Scientist

VC dimension of ellipsoids

Revealing Sub-Optimality Conditions of Strategic Decisions

Determination of Different Biological Factors on the Base of Dried Blood Spot Technology

Mathematical proof of fraud in Russian elections unsound

Dependence-Robust Inference Using Resampled Statistics

Distributed Deep Convolutional Neural Networks for the Internet-of-Things

On Exact Computation with an Infinitely Wide Neural Net

Beating the House: Identifying Inefficiencies in Sports Betting Markets

Extrapolation of Urn Models via Poissonization: Accurate Measurements of the Microbial Unknown

< Category Statistics (Total: 771) >

Table of Contents

Table of Contents

A Statistical Significance Simulation Study for the General Scientist

VC dimension of ellipsoids

Revealing Sub-Optimality Conditions of Strategic Decisions

Determination of Different Biological Factors on the Base of Dried Blood Spot Technology

Mathematical proof of fraud in Russian elections unsound

Dependence-Robust Inference Using Resampled Statistics

Distributed Deep Convolutional Neural Networks for the Internet-of-Things

On Exact Computation with an Infinitely Wide Neural Net

Beating the House: Identifying Inefficiencies in Sports Betting Markets

Extrapolation of Urn Models via Poissonization: Accurate Measurements of the Microbial Unknown

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