Un guide pour comprendre le PACF pour les données de séries temporelles avec un comportement changeant.
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Statistiques - Méthodologie
RSSDe nouvelles méthodes améliorent la sélection des traitements dans les essais cliniques pour un meilleur soin des patients.
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Un nouveau modèle simplifie l'estimation des relations dans des données en deux dimensions.
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Examiner comment différents traitements impactent les résultats des patients dans les soins de santé.
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De nouvelles méthodes utilisant l'analyse des protéines montrent des promesses pour un diagnostic précoce du cancer de l'ovaire.
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Une approche pratique pour améliorer les estimations de risque financier en utilisant SMLE.
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Un aperçu de comment la randomisation stratifiée améliore l'exactitude de la recherche.
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Présentation d'un modèle pour suivre les maladies neurodégénératives sans avoir besoin de points de départ exacts.
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Un nouveau cadre aide les chercheurs à évaluer les effets de croisement des traitements dans les essais cliniques.
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Cet article examine les difficultés et les techniques pour mettre à jour les connaissances dans les modèles de langage.
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Présentation d'une méthode pour une quantification fiable de l'incertitude dans l'apprentissage statistique.
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Comprendre les complexités et les solutions dans l'analyse des données géospatiales.
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Une nouvelle méthode identifie des facteurs spécifiques aux patients qui impactent les résultats des traitements.
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Un aperçu de l'analyse de survie avec le modèle des risques proportionnels de Cox.
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XGBoostPP propose une approche flexible pour analyser des processus ponctuels avec plein de covariables.
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BICauseTree propose des méthodes transparentes pour estimer les effets causaux dans différents domaines.
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De nouveaux modèles offrent des perspectives sur l'analyse des données longitudinales difficiles.
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Un nouveau modèle améliore l'analyse des notes au fil du temps.
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Apprends à modéliser l'occurrence d'événements en utilisant le package nhppp dans R.
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Cet article examine une méthode pour évaluer l'incertitude dans les statistiques de réseau.
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Un regard plus approfondi sur les méthodes efficaces pour analyser les résultats de santé au fil du temps.
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De nouvelles méthodes améliorent les tests dans l'analyse statistique à haute dimension.
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Présentation de l'EP-learning pour une meilleure estimation des effets de traitement.
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Une nouvelle méthode kNN améliore l'estimation de la moyenne et de la variance avec une évaluation de l'incertitude.
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Cet article parle d'une approche innovante intégrant l'IA dans les méthodes de découverte causale.
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De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des effets des traitements sur la santé des patients.
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Explore comment les modèles graphiques révèlent des relations dans des événements extrêmes à travers différents domaines.
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Cet article examine l'impact des traitements sur différents sous-groupes de patients en utilisant des données multi-sources.
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Examiner comment les résultats des essais cliniques s'appliquent à des soins aux patients plus larges.
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La recherche propose un modèle pour analyser les mouvements des organites dans les cellules végétales.
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Apprends comment le MTFA réduit les dimensions des données pour des insights plus clairs.
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Une nouvelle approche pour repérer les anomalies en utilisant des points d'arrêt dans les données de séries temporelles.
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Ce boulot présente une méthode pour analyser les données de séries temporelles et détecter des anomalies dans les processus de traitement de l'eau.
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Une méthode pour une analyse collaborative sans partager de données sensibles sur les patients.
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Explore des méthodes innovantes de combinaison de p-values pour traiter les comparaisons multiples avec des distributions à queues lourdes.
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Un aperçu des méthodes pour gérer les irrégularités des données spatiales.
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Une nouvelle approche améliore la fiabilité dans la validation des prédictions spatiales.
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Cette méthode utilise une approche bayésienne pour des prévisions précises de l'activité des utilisateurs dans les tests en ligne.
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Examiner des pipelines d'analyse de données et des méthodes pour gérer l'incertitude dans la recherche politique.
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Une nouvelle approche bayésienne pour analyser des données avec beaucoup de zéros en santé publique.
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