Statistik - Methodik

XGBoostPP bietet einen flexiblen Ansatz zur Analyse von Punktprozessen mit vielen Kovariaten.

BICauseTree bietet transparente Methoden zur Schätzung kausaler Effekte in verschiedenen Bereichen an.

Neue Modelle bieten Einblicke in die anspruchsvolle Analyse von longitudinalen Daten.

Ein neues Modell verbessert die Analyse von Bewertungen im Laufe der Zeit.

Lerne, wie man Ereignisvorkommen mit dem nhppp-Paket in R modelliert.

Der Artikel behandelt eine Methode zur Bewertung von Unsicherheiten in Netzwerkstatistiken.

Ein genauerer Blick auf effektive Methoden zur Analyse von Gesundheitsergebnissen im Laufe der Zeit.

Neue Methoden verbessern das Testen in der hochdimensionalen statistischen Analyse.

Wir stellen EP-Learning vor, um die Schätzung der Behandlungseffekte zu verbessern.

Eine neue kNN-Methode verbessert die Schätzung von Mittelwert und Varianz mit Unsicherheitsbewertung.

Dieser Artikel behandelt einen innovativen Ansatz, der KI in Methoden zur Ursachenerkennung integriert.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von Behandlungseffekten auf die Gesundheit der Patienten.

Erforsche, wie grafische Modelle Beziehungen bei extremen Ereignissen in verschiedenen Bereichen aufzeigen.

Dieser Artikel untersucht die Auswirkungen von Behandlungen auf unterschiedliche Patientengruppen mithilfe von multisource-Daten.

Untersuchung, wie die Ergebnisse von klinischen Studien auf die allgemeine Patientenversorgung angewendet werden.

Die Forschung stellt ein Modell vor, um die Bewegungen von Organellen in Pflanzenzellen zu analysieren.

Erfahre, wie MTFA die Daten-Dimensionen reduziert für klarere Insights.

Ein neuer Ansatz zur Erkennung von Anomalien mithilfe von Breakpoints in Zeitreihendaten.

Diese Arbeit stellt eine Methode vor, um Zeitreihendaten zu analysieren und Anomalien in Wasseraufbereitungsprozessen zu erkennen.

Eine Methode für die gemeinsame Analyse, ohne sensible Patientendaten zu teilen.

Erkunde innovative Methoden zur Kombination von p-Werten, die sich mit Mehrfachvergleichen bei schwer tailverteilten Daten beschäftigen.

Ein Blick auf Methoden zur Behandlung von räumlichen Datenunregelmässigkeiten.

Ein neuer Ansatz verbessert die Zuverlässigkeit bei der Validierung von räumlichen Vorhersagen.

Diese Methode nutzt einen bayesianischen Ansatz für präzise Vorhersagen von Nutzeraktivitäten in Online-Tests.

Untersuchung von Datenanalyse-Pipelines und Methoden zur Handhabung von Unsicherheit in der politischen Forschung.

Ein neuer bayesianischer Ansatz zur Analyse von Daten mit vielen Nullen im Gesundheitswesen.

Ein neuer kollektiver Ansatz verbessert kontrafaktische Erklärungen in Entscheidungsprozessen.

PQMass misst die Qualität von generativen Modellen durch die Schätzung der Wahrscheinlichkeitsmasse.

Die Integration von Sprachmodellen in die Ursachenforschung erleichtert die Analyse und deckt versteckte Zusammenhänge auf.

Untersuchung der unterschiedlichen Auswirkungen von SSRIs auf verschiedene Depressionssymptome.

Eine neue Methode verbessert die Analyse von Mikrobiomdaten und deren Zusammenhang mit Darmkrebs.

Lern, wie du menschliche Bewegungsdaten effektiv analysierst und klassifizierst.

Lerne, wie Monod-Kinetik die Zellproduktions-effizienz in der Bioprozessierung verbessert.

Ein Blick auf die Bedeutung und Herausforderungen der Online-Quantilregression.

Untersuchung von Methoden, um faire Vergleiche in kleinen klinischen Studien zu gewährleisten.

Ein Blick auf die funktionale Hauptkomponentenanalyse, um mit spärlichen funktionalen Daten umzugehen.

Einblicke in den Umgang mit schwachen Faktoren in komplexer Datenanalyse.

Wichtige Schritte zum Schreiben und Einreichen von akademischen Arbeiten bei IEEE-Zeitschriften.

Die Sicherstellung von Kohärenz in Prognosen verbessert die Entscheidungsfindung und die betriebliche Effizienz.

Innovative Ansätze in der Überlebensanalyse erkunden, um bessere Daten-Insights zu bekommen.