Statistiques - Méthodologie

Une approche statistique pour gérer efficacement deux proportions liées.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des résultats et des événements chez les patients en réanimation.

Apprends comment les contrôles négatifs améliorent la fiabilité dans les tests d'hypothèses.

Points clés sur la validation des dispositifs de diagnostic basés sur l'IA.

Une étude sur l'amélioration de l'estimation des effets causaux grâce à des méthodes de réglage et d'évaluation.

Améliorer les méthodes d'auto-formation avec de meilleures techniques de sélection de pseudo-étiquettes.

Une étude sur les décès d'oiseaux causés par les réseaux de transmission électrique.

Un aperçu de comment les données de température influencent les prévisions climatiques.

Cette étude examine l'impact des poids d'échantillonnage dans la régression logistique avec des données d'enquête complexes.

Une nouvelle approche pour estimer avec précision le centre des distributions symétriques.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des données génétiques unicellulaires.

Une nouvelle méthode pour estimer rapidement et précisément la performance d'un modèle prédictif.

Les GAM offrent de la flexibilité pour modéliser des relations complexes dans différents domaines.

Nouvelles méthodes pour détecter rapidement les changements dans les systèmes périodiques.

Présentation d'une méthode semi-bayésienne pour améliorer les tests de qualité d'ajustement dans des modèles complexes.

Explore la signification des valeurs propres dans la compréhension des matrices de covariance.

Un aperçu des méthodes MSMC pour une meilleure estimation des données au fil du temps.

Examiner de nouvelles méthodes pour évaluer la fiabilité des systèmes de communication.

Une nouvelle approche combine des techniques pour une meilleure prise de décision dans les processus d'affaires.

Apprends comment les processus de pêche périodique aident à modéliser des données dépendantes du temps avec des cycles.

Découvrez DR-VIDAL, une approche à la pointe pour estimer les résultats des traitements en utilisant l'apprentissage automatique.

Cet article présente une méthode pour simplifier l'estimation de l'intensité dans les processus ponctuels.

Cette étude examine les changements dans les routines quotidiennes pendant la pandémie de COVID-19.

Un aperçu de comment les traits individuels influencent le timing des événements dans différents domaines.

Une nouvelle approche pour évaluer des modèles statistiques par rapport à des distributions asymétriques.

Explorer comment les systèmes mécaniques peuvent fonctionner comme des outils de hachage grâce à la réponse à la charge.

Cet article présente une méthode pour mieux comprendre les interactions économiques en période de stress financier.

Un nouveau modèle améliore l'analyse des données dans les essais croisés avec des réponses biaisées.

Exploiter les connaissances antérieures en régression gamma pour améliorer les estimations dans l'analyse de données complexes.

Un nouveau modèle améliore l'évaluation de la fiabilité dans la recherche en santé.

Explorer les limites de la d-séparation dans les méthodes de découverte causale.

Un regard détaillé sur l'évaluation des méthodes d'apprentissage automatique et ses implications.

Présentation d'un estimateur en deux étapes pour l'analyse de classes latentes multiniveaux en sciences sociales.

Explore des méthodes pour évaluer l'importance des caractéristiques dans la prédiction des résultats.

Une nouvelle méthode bayésienne pour de meilleures prédictions en utilisant des co-données dans la recherche clinique.

De nouvelles méthodes s'attaquent aux défis des données manquantes dans les études de santé.

GSPCA réduit l'impact des valeurs aberrantes dans l'analyse de données, ce qui améliore les résultats statistiques.

Un aperçu des conceptions factoriels fractionnaires pour gérer des expériences complexes.

Cet article présente une méthode pour prédire les coûts de santé en regroupant des facteurs connexes.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la PCA dans des environnements de données bruyantes et mal conditionnées.