Statistik - Methodik

Diversity-Lücken in RCTs angehen, um die Gesundheitsresultate für alle zu verbessern.

Eine Methode, die PCA und statistische Tiefe kombiniert, verbessert die Erkennung von Ausreissern in der Datenanalyse.

Lern, wie man seltene Ereignisse modelliert, um das Risikomanagement zu verbessern.

Ein Blick auf Methoden zur Variablenauswahl in der funktionalen Regression und ihre Herausforderungen.

Ein neuer Ansatz, der semiparametrisches Modeling und sparse Regression für die Analyse komplexer Daten kombiniert.

Ein Einblick, wie DRO und robuste Statistik die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit verbessern.

Dieser Artikel untersucht, wie der Datentyp die Parameteridentifizierbarkeit im SEIR-Modell beeinflusst.

Ein neues Modell kombiniert funktionale und hochdimensionale Daten für eine verbesserte Analyse.

Eine neue Methode verbessert die Regressionsanalyse in funktionalen Daten mit k-NN.

Eine neue Methode, um das Verständnis der Verbreitung von Krankheiten mit Hilfe von räumlichen Modellen zu verbessern.

Ein Modell zum Verständnis extremer Werte bei verschiedenen Katastrophen.

Ein Leitfaden zu effektiven Datenanalysemethoden für gestufte Keil-Designs.

Ein Leitfaden zum Verständnis von PACF für Zeitreihendaten mit sich änderndem Verhalten.

Neue Methoden verbessern die Auswahl der Behandlungen in klinischen Studien für eine bessere Patientenversorgung.

Ein neues Modell vereinfacht die Schätzung von Beziehungen in zweidimensionalen Daten.

Untersuchen, wie verschiedene Behandlungen die Behandlungsergebnisse von Patienten im Gesundheitswesen beeinflussen.

Neue Methoden zur Proteinanalyse zeigen vielversprechende Ansätze für die frühe Diagnose von Eierstockkrebs.

Ein praktischer Ansatz zur Verbesserung von finanziellen Risikoabschätzungen mit SMLE.

Ein Blick darauf, wie geschichtete Randomisierung die Forschungsgenauigkeit verbessert.

Ein Modell vorstellen, um neurodegenerative Krankheiten zu verfolgen, ohne genaue Startpunkte zu brauchen.

Ein neues Framework hilft Forschern, die Auswirkungen von Behandlungsübertritten in klinischen Studien zu bewerten.

Dieser Artikel untersucht die Schwierigkeiten und Techniken beim Aktualisieren von Wissen in Sprachmodellen.

Eine Methode zur zuverlässigen Unsicherheitsquantifizierung im statistischen Lernen vorstellen.

Verstehen der Komplexität und Lösungen in der geospatialen Datenanalyse.

Eine neue Methode identifiziert patientenspezifische Faktoren, die die Behandlungsergebnisse beeinflussen.

Ein Blick auf die Überlebensanalyse mit dem Cox-Proportional-Hazard-Modell.

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.