Statistik - Methodik

GhostKnockoffs verbessert die Variablenauswahl mit Hilfe von Zusammenfassungsstatistiken in der Genetik und darüber hinaus.

Vorstellung von DOPE: eine robuste Methode zur Verbesserung der Schätzung von Behandlungseffekten mit Hilfe von Beobachtungsdaten.

Neue Massnahmen verbessern den Vergleich von komplexen medizinischen Datensätzen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Schätzung der Behandlungseffekte in der klinischen Forschung.

Ein Blick darauf, wie Längsschnittdaten Trends und Einblicke zeigen.

Eine frische Perspektive auf das Testen von medizinischen Behandlungen zielt auf klarere Ergebnisse ab.

Entdecke neue Methoden zur Schätzung von Behandlungseffekten in der Forschung.

Eine neue Methode zur genauen Schätzung der Bevölkerungsgrösse mit begrenzten Daten.

Eine zweistufige Methode verbessert die Modellleistung über verschiedene Datengruppen hinweg.

Neue Methoden verbessern die Zuverlässigkeit der Ergebnisse in Studien mit mehreren Hypothesen.

Ein Modell, das die Analyse von Zähldaten mit zusätzlichen Faktoren verbessert.

Lern, wie Forscher mit fehlenden Daten umgehen, um kausale Effekte zu analysieren.

Eine neue Methode hilft dabei, schwierige Probleme bei der statistischen Inferenz mit künstlichen Proben zu lösen.

Erfahre, wie AutoCD dir hilft, kausale Zusammenhänge in Daten einfach zu finden.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit von Krankheitsmodellen für Entscheidungen im Gesundheitswesen.

Ein neuer Ansatz für Dosisfindungsstudien verbessert die Effizienz und Genauigkeit in der Arzneimittelentwicklung.

Neue Methoden zeigen Gemeinschaftsstrukturen in Netzwerken, was Einblicke in verschiedenen Bereichen verbessert.

Ein neues Modell zur Analyse von ganzzahligen Zeitreihendaten wird vorgeschlagen.

Dieser Artikel bespricht die Bedeutung und Bewertung von Surrogatmarkern in klinischen Studien.

Erfahre mehr über neue Methoden zur statistischen Inferenz bezüglich des Anteils der erklärten Varianz.

Ein neuer Ansatz für p-Werte verbessert die Evidenzbewertung in der statistischen Forschung.

Eine Methode zur Generierung synthetischer Daten mithilfe von Bayes'schen Netzwerken, um die Privatsphäre zu schützen und gleichzeitig Analysen zu ermöglichen.

Eine flexible Methode vorstellen, um die Anpassung von INAR-Modellen ohne strenge Annahmen zu bewerten.

Wir stellen ZOD-MC vor, einen neuartigen Ansatz für anspruchsvolle Sampling-Aufgaben.

Kombination von mechanistischen und maschinellen Lernmodellen für bessere Glukosevorhersagen.

Innovative Techniken verbessern den Datenaustausch in der Forschung zu Fettleibigkeit bei Kindern.

BGWSR verbessert Vorhersagen in der räumlichen Datenanalyse durch innovative statistische Methoden.

Eine neue Methode zur Identifizierung von Veränderungen in zeitlichen Kompositionsdaten.

Wir stellen VOROS vor, eine Methode zur Verbesserung der Leistungsbewertung von Klassifikatoren in unausgeglichenen Szenarien.

Die Studie untersucht, wie Leute relationale Netzwerke durch Grafiken wahrnehmen.

Eine neue Methode zur Analyse von Zählzeitreihen, die sich auf Autokorrelationsprobleme konzentriert.

Eine neuartige Analysemethode verbessert das Verständnis von chronischen Krankheiten und Gesundheitsfaktoren.

Neue halbüberwachte Methode verbessert die statistische Schätzung mit unlabeled Daten.

Ein neuer Ansatz, um Daten aus separaten biologischen Messungen zu kombinieren.

Eine neue Methode verbessert die Unsicherheitsabschätzung in statistischen Modellen.

Neue Methode verbessert Sicherheit und Zuverlässigkeit bei der Dosierung in Drug Trials.

Analyse von Label-Bias und dessen Auswirkungen auf Forschungsergebnisse mit Hilfe von bayesianischen Modellen.

Eine neue Methode verbessert die Momentenschätzung mit weniger Rechenaufwand und grösserer Genauigkeit.

Strategien zur Verbesserung der Modellleistung bei Veränderungen der Datenverteilung.

Ein Blick auf Methoden zur genauen Bewertung der Auswirkungen von Behandlungen.