Statistik - Methodik

Die Erforschung von Gary Lordens wichtigsten Beiträgen zu statistischen Methoden in verschiedenen Bereichen.

Eine neue Methode zur Schätzung von Behandlungseffekten in Beobachtungsstudien.

Strategien erkunden, um die Effizienz und Fairness der Gesundheitsversorgung zu verbessern.

Ein Blick darauf, wie Beobachtungsstudien zur Forschung beitragen.

Dieser Artikel stellt eine neue Methode zur Vorhersage des Diabetesrisikos mithilfe von Umfragedaten vor.

Ein neuer Rahmen, um Verzerrungen in Schätzungen kausaler Effekte zu bewerten.

Erforsche, wie die Modellierung sozialer Interaktionen das Verständnis von Beziehungen verbessert.

Dieser Artikel stellt eine Methode zur unverzerrten Schätzung mit Monte-Carlo-Sampling und Taylor-Reihen vor.

Eine neue Methode bewertet Spieler basierend auf Teaminteraktionen und Kombinationen.

Eine Methode, um die besten Variablen für eine klarere Datenanalyse auszuwählen.

Untersuchung der Varianzprofile in der Ridge-Regression für ein besseres prädiktives Modellieren.

Dieses Papier bespricht Methoden zur Verbesserung der Behandlungszuweisung mithilfe von vergangenen Daten.

Eine neue Methode zur Verbesserung der statistischen Präzision in der Forschungsanalyse.

Lerne, wie Rangdiagramme die Erkenntnisse über die Beziehungen zwischen Variablen verbessern.

Methoden zum Umgang mit verrauschten Daten in der Finanzen unter Verwendung von Volatilitätsmatrizen.

Ein neuer Ansatz, um die Regressionsanalyse mit variierenden Datenpunkten zu verbessern.

Ein neues Framework zur Bewertung der Leistung prädiktiver Modelle angesichts von Unsicherheiten.

Untersuche, wie Handelsbeziehungen sich im Laufe der Zeit durch mathematische Modelle entwickeln.

Formen geben wichtige Einblicke in medizinische Zustände und die Auswirkungen von Krankheiten.

TS-CausalNN bietet einen neuen Ansatz für kausale Beziehungen in Zeitreihendaten.

Ein Rahmenwerk, um Behandlungseffekte und kausale Mechanismen in den Sozialwissenschaften zu verknüpfen.

Umfrage-Daten kombinieren für bessere Einblicke und zuverlässige Schätzungen.

Das DEMO-Design zielt darauf ab, die Dosissuche in Onkologie-Studien mithilfe von biologischen Markern zu verbessern.

Lern was über Korrelationen und deren Bedeutung in verschiedenen Bereichen.

Lerne, wie neue Methoden die Vorhersagen für zufällige Ereignisse und Ergebnisse verbessern.

Die Kosten von Behandlungen und die Gesundheitsergebnisse zusammen analysieren, um bessere Entscheidungen im Gesundheitswesen zu treffen.

Forscher entwickeln Methoden zur Verbesserung der Kalibrierung von Modellen für Schwarze Löcher und Galaxien.

Einführung flexibler Tests zur Bewertung von Unabhängigkeit in komplexen Datensätzen.

Fortgeschrittene statistische Methoden nutzen, um vergangene Daten zu integrieren und bessere medizinische Erkenntnisse zu gewinnen.

FABLE verbessert die Faktorenanalyse für hochdimensionale Datensätze mithilfe von bayesianischer Inferenz.

Lern, wie empirische Bayes-Methoden die Entscheidungsfindung durch kombinierte Datenanalyse verbessern.

Diese Studie untersucht einen neuen Ansatz zur Analyse von longitudinalen Datenabhängigkeiten.

Eine neue Methode zum Vergleichen von Datenverteilungen mit Hilfe geometrischer Beziehungen.

Einführung der stochastischen Front-Meta-Analyse zur verbesserten Ressourcenbewertung.

Dieser Ansatz verbessert das Verständnis für die chemischen Auswirkungen auf das Verhalten von Tieren.

Neue Methode verbessert das Verständnis der Gesundheitsauswirkungen durch weit verbreitete Schadstoffquellen.

Forschung untersucht innovative Methoden, um Handballspiel-Ergebnisse vorherzusagen.

Lern, wie bayesianische Grafiken helfen, Reaktionen auf Sicherheitsmassnahmen vorherzusagen.

Neue Methoden verbessern die Regressionsanalyse mit Hilfe von Kovarianzmatrizen für komplexe Datensätze.

Einführung von undichten Instrumenten für bessere kausale Analysen in komplexen Datenszenarien.