Statistiques - Méthodologie

Une nouvelle approche pour analyser des données compositionnelles afin d'améliorer les prédictions de résultats de santé.

Cette recherche traite des erreurs aléatoires dues aux vibrations dans les outils de mesure.

Un aperçu des méthodes pour estimer les populations cachées, en se concentrant sur la sélection de modèles et le bootstrapping.

Cet article examine les défis de l'ICA et explore des méthodes pour s'améliorer.

Une nouvelle méthode améliore la détection des relations de cause à effet dans les données de séries temporelles.

Des méthodes simples dépassent souvent les algorithmes complexes en analyse de séries temporelles.

Une nouvelle approche améliore la compréhension des systèmes avec des observations limitées.

Comprendre les interactions complexes dans les jeux de données en utilisant des méthodes tensor.

Les chercheurs peaufinent les indices de similarité pour mieux comprendre les relations écologiques.

Combiner des méthodes d'apprentissage machine et de mise en correspondance pour une analyse plus claire des effets du traitement.

Une approche جديدة révèle des variations individuelles dans les effets du traitement du programme.

Les modèles INGARCH neuronaux améliorent l'analyse des données de comptage pour de meilleures prévisions.

Cet article parle des méthodes adaptatives pour améliorer la précision des prévisions et la communication de l'incertitude.

Apprends comment l'augmentation de données causales peut améliorer les ensembles de données limités en apprentissage automatique.

Apprends à évaluer l'identifiabilité des paramètres avec une approche bayésienne.

Des approches innovantes aident à améliorer l'exactitude et l'analyse des données de santé.

Explore les avantages et les applications de l'analyse des séries temporelles fonctionnelles.

Une nouvelle méthode vise à améliorer les estimations des effets des traitements en utilisant des sources de données combinées.

Un aperçu clair de comment la stratification principale révèle les effets du traitement dans la recherche.

Cette étude montre comment les socio-démographies influencent les relations régionales au-delà de la géographie.

Les modèles N-mixture améliorent les estimations des populations animales en s'attaquant aux erreurs de détection.

Un nouveau cadre réduit les incertitudes dans les prévisions climatiques en analysant les effets des aérosols.

Des chercheurs présentent des moyens innovants d'analyser l'inégalité des revenus en utilisant des courbes de Lorenz généralisées.

Des chercheurs présentent une méthode pour analyser l'impact du timing des traitements sur les visites à l'hôpital.

Un aperçu des avantages du VC-wTGS pour l'analyse de données complexes.

Cet article examine comment les données historiques peuvent estimer l'efficacité des traitements du VIH.

Une méthode pour analyser la pauvreté multidimensionnelle au niveau local.

Cet article présente une méthode pour calculer efficacement les effets de Shapley en utilisant BART.

OFTET combine des méthodes traditionnelles et d'apprentissage automatique pour des prévisions de séries temporelles fiables.

De nouvelles méthodes améliorent les intervalles de confiance pour la courbe de Lorenz généralisée.

Méthodes pour calculer précisément les moyennes et les variances malgré des points de données manquants.

Une nouvelle façon d'examiner des données fonctionnelles tout en gérant les réponses manquantes.

Deux tests innovants améliorent l'analyse des données réparties sur des hypersphères.

Apprends comment les variables proxy aident à découvrir des relations causales cachées dans la recherche.

De nouvelles méthodes améliorent la détection des changements de comportement pour un meilleur soin des patients.

Une nouvelle fonction d'activation améliore la performance des réseaux de neurones en utilisant des méthodes bayésiennes.

Une nouvelle façon de détecter les facteurs qui influencent les résultats des traitements en santé.

Une méthode pour prédire des résultats spécifiques en utilisant des données passées pertinentes.

Un aperçu des méthodes pour gérer efficacement des données binaires de haute dimension.

Cet article explore l'utilisation du RL pour personnaliser les interventions de santé.