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proposed methodological and computational approach to a real fMRI dataset from rat brains. The inferred Résumé In this talk we first introduce a new Bayesian model for inferring covariance and correlation integration and regularization. After the model conception a key challenge is sampling from the posterior distribution Motivated by the related inference problem we develop a general sampling algorithm that can also be applied A new Bayesian framework of inferring covariance/correlation matrices
Interestingly enough this problem boils down to solving a two-dimensional optimal transport problem for Résumé Statistical fairness seeks to ensure an equitable distribution of predictions or algorithmic decisions differently based on discriminating factors . In a regression setting we solve the problem of finding