Statistik - Methodik

Lern, wie IPMs und TMLE Vorhersagen in der Ökologie und Populationsdynamik verbessern.

Erfahre, wie die Quasi-Bayes-Methode das Zählen von Ereignissen in Echtzeit verbessert.

Ein Blick auf Methoden der kausalen Inferenz und die Rolle von strukturellen kausalen Modellen.

Erfahre, wie Stabilitätsauswahl den Fokus auf wichtige Datenvariablen schärft.

Lern, wie neue Testmethoden Störungen in Forschungsversuchen handhaben.

Eine Übersicht über das allgemeine lineare Schwellenmodell für Informationsdiffusion.

Wie Vorhersagen Handlungen und Ergebnisse im Alltag beeinflussen.

Ein Blick darauf, wie die Variationsanalyse unsere Einblicke in Ursache und Wirkung verbessert.

Dieser Artikel erklärt Diskretisierungsfehler und eine neue Methode, um sie zu messen.

Wissenschaftler vereinfachen Gleichungsmodelle mit einem neuen Ansatz mit Splines.

Ein genauerer Blick auf die Vorteile und Herausforderungen von Propensity Score Matching.

Forschung zu Patientenergebnissen, um die Behandlungseffektivität zu verbessern.

Erfahre, wie fdesigns das experimentelle Design für Wissenschaftler verbessert.

Lerne, wie Importance Sampling und IMH Verteilungen in der Statistik schätzen.

Neue Methode verbessert die Zuverlässigkeit bei der Testung von Mediationseffekten mit echten Daten.

Forscher kümmern sich um fehlende Daten in mHealth-Experimenten, um Gesundheitsanreize zu verbessern.

Lern, wie Tensorfaktorisierung die Datenanalyse einfacher und effektiver macht.

Finde heraus, wie G-Berechnung hilft, Fairness in der Bewertung klinischer Studien zu wahren.

Lern, wie Wasserstein Spatial Depth hilft, komplexe Daten zu verstehen.

Untersuchen des Konflikts zwischen Energieproduktion und Ackerlandnutzung in den USA.

Lern, wie LOT- und Wasserstein-Abstände die Datenanalyse einfacher und effektiver machen.

APGNN kombiniert Physik und Daten, um die Vorhersagegenauigkeit in verschiedenen Bereichen zu verbessern.

Forschung zeigt, wie Umweltverschmutzung die Gesundheit beeinflusst, mit Fokus auf Geburtsgewichte und Schadstoffe.

Die Bedeutung von Quantilen in der Datenanalyse erkunden.

Innovative Methoden zur Schätzung stationärer Verteilungen in McKean-Vlasov stochastischen Differentialgleichungen.

Wir stellen ein innovatives Fliegen-Nervennetzwerk vor, das für bessere Vorhersagen und Unsicherheitsmanagement sorgt.

Ein Blick darauf, wie cluster-randomisierte Studien Bildungsansätze in Schulen bewerten.

Forschung schaut sich an, wie Teenager aktiv bleiben und welche Faktoren ihr Verhalten beeinflussen.

Ein Blick darauf, wie kausale Schätzung die Entscheidungsfindung bei Behandlungen in der Medizin verbessert.

Die Vorhersage von Sterberaten hilft bei der Planung von Renten und Gesundheitsversorgung für eine alternde Bevölkerung.

Ein praktischer Leitfaden zur Analyse von kompositionellen Daten mit bayesianischen Multilevelmodellen.

Ein Modell zur Vorhersage der Luftqualität, um Entscheidungen im Bereich der öffentlichen Gesundheit zu unterstützen.

Lern, wie partielle Gini-Kovarianz die Analyse von hochdimensionalen, schwerfälligen Daten verbessert.

Lern, wie NN-Algorithmen Empfehlungen aussprechen, selbst wenn Informationen fehlen.

Lern, wie multiple Imputation bei fehlenden Daten in Studien hilft.

Basket-Tests beschleunigen die Behandlungstests für psychische Störungen.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung von Wechselpunkten in der Analyse intermittierender Zeitreihen.

Erfahre, wie VEB die Datenanalyse vereinfacht, um bessere Einblicke zu gewinnen.

Lerne, wie du fehlende Daten managen kannst, um zuverlässige Gesundheitsrisiko-Vorhersagen zu machen.

Lerne effektive Wege, um fähige Mischfonds für bessere Investitionen auszuwählen.