Statistik - Methodik

Lern, wie du mit Störungen bei datengestützten Entscheidungen umgehst.

Neue Methode verbessert die Zuverlässigkeit bei der Messung von Unsicherheiten in prädiktiven Modellen.

Ein flexibler Ansatz zur Generierung von CFEs, der datenschutzrechtliche Bedenken respektiert.

Untersuchung von räumlichen Datenmustern und ihrem Informationsgehalt.

Tensoren bieten eine neue Möglichkeit, komplexe Daten aus verschiedenen Bereichen zu analysieren.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der Behandlungseffekte bei verschiedenen Patientengruppen.

Dieses Papier verbessert CCA mit reduzierter Rangregression für hochdimensionale Datensätze.

Eine Methode zur Parameterschätzung in der Regressionsanalyse unter bestimmten Datenbeschränkungen.

Verbesserungen bei der Vorhersage von Punktmustern mithilfe von Punktprozess-Lernen erkunden.

Dieses Papier stellt ein neues Framework vor, um die Randomisierung in klinischen Studien zu verbessern.

Ein strukturierter Ansatz, um wirtschaftliche Schocks und deren Auswirkungen auf die Politik zu bewerten.

Untersuchung der Behandlungseffekte und ihrer Variationen bei verschiedenen Bevölkerungsgruppen mit innovativen Ansätzen.

Ein Blick auf kausale Effekte in austauschbaren Datensettings und deren Auswirkungen.

Eine Methode, die adaptive statistische Analysen ohne starre Modellannahmen ermöglicht.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersagen für klinische Ergebnisse bei Patienten mit Multiplem Myelom.

Ein neuer Ansatz für Boxplots sorgt dafür, dass die Datensicherheit gewahrt bleibt, während man trotzdem aufschlussreiche Analysen hat.

GMR bietet einen frischen Ansatz, um verschiedene Faktoren und Ergebnisse in der Forschung zu studieren.

Hier ist eine Methode, die maschinelles Lernen effektiv mit traditioneller Statistik kombiniert.

Nahtloses Design zielt darauf ab, die Entwicklung von Krebstherapien zu beschleunigen.

Eine neue Methode verbessert das Verständnis von Behandlungseffekten, indem sie RCT- und Beobachtungsdaten zusammenbringt.

Dieser Artikel behandelt Methoden zur Identifizierung von kausalen Zusammenhängen in linearen nicht-Gaussian-Modellen.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit und Effizienz bei Simulationen mit unterschiedlichen Genauigkeitsstufen.

Ein neues Faktormodell verbessert die Datenanalyse im Laufe der Zeit.

Eine neuartige Methode verbessert die Genauigkeit von Schätzungen der Behandlungseffekte über die Zeit.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage von Zustandsübergängen mit Hilfe von Markov-Ketten.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersagegenauigkeit für die Behandlungseffekte im Laufe der Zeit.

Untersucht, wie Fragilitätsmodelle die Analyse von Überlebensdaten verbessern und dadurch bessere Gesundheitsergebnisse erzielen.

Ein Leitfaden zur Verbesserung der Auswahl von Überlebensmodellen in gesundheitsökonomischen Bewertungen.

Eine neue Methode verbessert die Ergebnisauswahl in Beobachtungsstudien, um Verzerrungen zu minimieren.

Ein neues Modell verbessert die Analyse von komplexen Gesundheitsdaten.

Eine neue Methode verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit bei den Vorhersagen von logistischer Regression.

Ein neuartiges KI-Modell liefert genaue und klare Vorhersagen zu Behandlungseffekten.

LaLondes Studie hat die Bewertung von Ausbildungsprogrammen durch experimentelle und nicht-experimentelle Methoden umgestaltet.

Dieser Artikel stellt eine Methode zur Vorhersage komplexer funktionaler Zeitreihendaten vor.

Forschung zeigt, wie das orale Mikrobiom die Gesundheit und Krankheiten beeinflusst.

Ein neuer Ansatz, der generatives Modelling und Boosting kombiniert, um bessere Lernergebnisse zu erzielen.

Neue Methode verbessert die Analyse von Sprung-Diffusionsprozessen mithilfe von neuronalen Netzwerken.

Lern, wie Rerandomisierung und Kovariatenanpassung die Genauigkeit in Experimenten verbessern.

Lern, wie Unternehmen statistische Modelle nutzen, um Marketingkampagnen effektiv zu bewerten.

Ein modellbasierter Ansatz zur effektiven Aktienauswahl.