Neuste Artikel für Kovariaten

Forschung zeigt, wie Mathe die Vorhersagen für Behandlungsergebnisse bei multiples Myelom verbessern kann.

Neue Methode verbessert die Schätzung von kausalen Effekten in der Wirtschaftswissenschaft.

Synthesische Daten helfen bei der Überlebensanalyse, indem sie realistische Datensätze erzeugen, um besser modellieren zu können.

Ein neuer Ansatz, um Entscheidungen unter Unsicherheit bei Kovariatenverschiebungen zu verbessern.

GENTLE verbessert das maschinelle Lernen, indem es effektiv bedingte Verteilungen aus begrenzten Daten lernt.

Ein neuer Ansatz, um das Zusammenspiel von Netzdaten und Kovariaten zu analysieren.

Dieser Artikel untersucht einen neuen Ansatz, um die Auswirkungen von Behandlungen zu bewerten, während sich Faktoren ändern.

Untersuchung, wie latente Gaussian-Modelle die Datenanalyse in der öffentlichen Gesundheit und Migration verbessern.

Ein neuer Ansatz zur Untersuchung von Zeitreihendaten und ihren Einflussfaktoren im Gesundheitswesen.

Analysieren, wie individuelle Eigenschaften die Reaktionen auf Medikamente durch statistische Methoden beeinflussen.

Die Herausforderungen beim Verstehen von linearen Regressionsmodellen in Machine Learning untersuchen.

Eine neue Methode verbessert die Balance und Zuverlässigkeit in randomisierten kontrollierten Studien.

Dieses Papier bespricht Methoden, um das experimentelle Design für bessere Effizienz und Ergebnisse zu optimieren.

Eine Methode zur Vereinfachung der Auswahl von Regressionsmodellen in Zeiten der Ungewissheit.

MultiCOAP verbessert die Analyse von Zähldaten aus mehreren Studien, indem es Komplexität und Überdispersion angeht.

Ein neues Modell geht Herausforderungen bei der Bewertung mit sich ändernden Daten an.

Untersuchen, wie hinzugefügte Variablen die statistische Signifikanz in Forschungsergebnissen beeinflussen.

Ein Blick darauf, wie Alias-Effekte die Beobachtungsforschung und ihre Ergebnisse beeinflussen.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von Behandlungsergebnissen bei Krebs und fehlenden Daten.

COBRA verbessert die Interpretation von Einzelzell-Daten durch klare Trennung der Einflüsse.

cosimmr verbessert das Studium der Tierernährung mit schnellen und aufschlussreichen Analysen.

Diese Studie bewertet den Einfluss von sozialen Verbindungen auf individuelle Ergebnisse.

Ein neuer Ansatz verbessert das Verständnis von Überlebenszeiten und Patientenergebnissen.

Heilungsraten-Modelle helfen dabei, Ereignisse über die Zeit zu analysieren und beeinflussen Bereiche wie Medizin und Sozialwissenschaften.

Einblicke, wie Patientenfaktoren die Medikamentenreaktionen beeinflussen.

Lern, wie das Proxy-Pattern-Mischmodell mit fehlenden Umfragedaten umgeht.

Neue Modellierungsmethoden verbessern das Verständnis von neuronaler Aktivität und externen Faktoren.

Gemeinsame Modelle kombinieren verschiedene Antworten für klarere Einblicke in der Forschung.

In diesem Artikel wird besprochen, wie Kovariaten ROC-Kurven beeinflussen und es wird eine neue Testmethode vorgestellt.

Erforsche lineare Regression und wie die Abhängigkeit von Kovariaten die Vorhersagen beeinflusst.

Lern, wie räumliche Statistiken die Vorhersagen zur Krankheitsausbreitung mit geostatistischen Modellen verbessern.

Maschinelles Lernen nutzen, um die Stickstoffentfernung in Kläranlagen zu verbessern.

Ein Verfahren vorstellen, um Endogenität in der statistischen Analyse effizient zu behandeln.

Untersuche, wie Verbindungen in verschiedenen Netzwerken durch Kovariaten und verborgene Faktoren entstehen.