Statistiques - Méthodologie

Une nouvelle approche utilisant des rapports de vraisemblance généralisés améliore la prise de décision sur le dosage des médicaments.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et la précision dans l'analyse des ensembles de données liés à la santé.

Explorer l'intégration des jumeaux numériques et de la communication sémantique pour une meilleure efficacité.

Une nouvelle méthode améliore les stratégies de traitement en utilisant des données d'imagerie dans la médecine de précision.

Explore comment les fonctions de profondeur améliorent l'analyse statistique et la compréhension des distributions de données.

Une nouvelle méthode améliore la précision des tests à deux échantillons malgré des différences cachées.

Une nouvelle méthode améliore le clustering en se concentrant sur des caractéristiques importantes pour de meilleurs résultats.

Un regard critique sur la fiabilité de la métrique ROAR dans l'importance des fonctionnalités.

GGLM s'attaque aux dépendances de données pour obtenir de meilleures infos dans des situations compliquées.

Apprends comment les poids d'équilibrage augmentés améliorent l'analyse causale dans les études d'observation.

Recommandations claires pour une analyse précise des tendances dans les études sur l'ozone troposphérique.

Une nouvelle méthode analyse les taux de COVID-19 et les réponses en Angleterre au fil du temps.

Un nouveau modèle améliore le regroupement de données entre sources liées.

Une nouvelle méthode pour sélectionner des caractéristiques améliore la précision des modèles dans des environnements de données changeants.

Une nouvelle approche améliore les tests KSD pour détecter des différences subtiles dans les distributions.

Un nouvel algorithme améliore les méthodes de sélection de sous-données pour une meilleure analyse des grands ensembles de données.

Explorer le lien entre les prescriptions d'opioïdes et la gestion de la douleur chronique.

Mettre à jour les modèles assure un meilleur soin des patients et des prédictions de traitement plus précises.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des données dans la recherche sur les courants océaniques.

Une étude sur la combinaison des modèles d'Ising et des mélanges bayésiens pour une meilleure analyse des données.

Explore des techniques innovantes pour comparer des données de séries temporelles catégorielles.

Une méthode pour regrouper des séries temporelles en fonction de la précision prédictive.

De nouvelles techniques améliorent l'analyse des propriétés cachées en utilisant des ondes.

Le test A/B aide les entreprises à mesurer l'impact des changements sur le comportement des utilisateurs.

Cette méthode améliore l'analyse des données en s'attaquant aux égalités dans les mesures de corrélation.

Explore les propriétés de la distribution bêta et les méthodes pour des applications pratiques dans différents domaines.

Une étude sur les méthodes pour gérer les données manquantes dans la recherche en santé en utilisant NHANES.

SuperNOVA offre des infos sur les impacts sur la santé des mélanges chimiques.

Cet article présente une nouvelle approche pour analyser la symétrie dans les données multivariées.

Une nouvelle approche révèle des insights sur les troubles cérébraux en examinant des régions plus petites.

tmfast accélère le modélisation des sujets, aidant les chercheurs à analyser les données textuelles efficacement.

De nouveaux estimateurs robustes améliorent l'analyse des données fonctionnelles malgré les valeurs aberrantes.

Une étude souligne le besoin de meilleures méthodes pour analyser les taux de suicide après une opération.

Une nouvelle méthode simplifie les données à haute dimension pour une meilleure évaluation des risques des anévrismes aortiques.

Cette étude examine comment la structure des avis influence la précision de la classification des sentiments.

Le slow kill améliore la sélection de variables pour l’analyse de gros data, rendant ça plus efficace et précis.

Découvrez comment LPM améliore la précision des échantillonnages dans la recherche et l'analyse.

Fast-GFPCA améliore l'analyse des données complexes basées sur le temps dans la santé et la forme physique.

Une étude sur les modèles de régression pour comprendre les formes en neurosciences.

Une étude sur la détection de points de changement dans les données COVID-19 à New York.