Statistiques - Méthodologie

Examiner comment un facteur influence un autre à travers des données et des méthodes.

Une nouvelle méthode évalue les résultats de découverte causale en utilisant la cohérence des sous-ensembles de données.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des prévisions de risques dans le secteur de la santé.

CTMVA modifie des techniques traditionnelles pour analyser les données continues de manière efficace.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse de données fonctionnelles, gérant les valeurs aberrantes de manière efficace.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de support dans l'analyse des séries chronologiques.

Un coup d'œil sur la règle de Haldane et son impact sur les prédictions.

Une méthode pour évaluer la performance des actifs au-delà des attentes du marché.

Un guide des techniques d'analyse bayésienne pour la prévision des données spatiales.

Un cadre bayésien améliore la précision dans l'analyse des niveaux de protéines dans les études biologiques.

Présentation des p-values conformes pondérées pour une sélection efficace de candidats dans divers domaines.

Découvrez comment NSBM aide à analyser des réseaux non étiquetés et à détecter efficacement des communautés.

Les méthodes bayésiennes améliorent l'analyse des données d'enquête avec des réponses rares, rendant les résultats plus fiables.

Apprends sur les modèles de facteurs et leurs méthodes pour simplifier des données complexes.

Une nouvelle méthode améliore les résultats de clustering et les insights grâce à des regroupements équilibrés.

Une nouvelle approche améliore la précision pour prédire les résultats des matchs de handball en utilisant des données historiques.

Examiner les problèmes et les solutions pour une meilleure reproductibilité dans la recherche en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour analyser des séries chronologiques de comptage et prévoir les tendances futures.

Apprends comment les points de design améliorent la précision des prédictions en statistiques spatiales.

Cet article discute des méthodes pour évaluer les effets des traitements dans la recherche.

La recherche examine les normes de citoyenneté en utilisant une analyse de classe latente multiniveau à travers les nations.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des données d'essais cliniques grâce à des techniques d'apprentissage actif.

AWAIRE propose une nouvelle méthode pour vérifier les résultats des élections IRV sans avoir besoin de dossiers détaillés.

Une nouvelle méthode utilisant des données radar améliore les prévisions d'événements de fortes pluies.

Apprends des méthodes efficaces pour analyser des données regroupées en mettant l'accent sur l'estimation des paramètres.

Une nouvelle méthode améliore la précision des échantillons non probabilistes en combinant des sources de données.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse de régression en présence de valeurs aberrantes.

Découvrez LUQ-Learning, une approche qui prend en compte les choix des patients dans le secteur de la santé.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions pour les demandes d'assurance et les coûts.

Une nouvelle méthode améliore la validation des modèles dans le séquençage d'ARN à cellule unique.

Des méthodes robustes améliorent l'analyse des dispositifs à usage unique et de leurs taux de défaillance.

Découvrez comment la diversité des connexions révèle des infos dans différents réseaux.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des données complexes grâce à des modèles flexibles.

Présentation de l'estimateur MRCT pour une détection efficace des valeurs aberrantes et une analyse de covariance.

De nouveaux estimateurs améliorent la gestion des taux de fausses découvertes dans les tests statistiques.

Une nouvelle méthode améliore l'inférence causale et s'attaque à l'incertitude dans les relations.

Introduction de méthodes pour analyser plusieurs dimensions de résultats dans les études d'inférence causale.

UPREVE simplifie la découverte causale dans les systèmes sociaux et comportementaux pour les chercheurs.

Découvre comment les modèles graphiques gaussiens analysent les relations dans des données appariées.

L'identifiabilité et la falsifiabilité sont super importantes dans la croissance des modèles bayésiens.