Statistiques - Méthodologie

Un aperçu de la façon dont les études d'observation contribuent à la recherche.

Cet article présente une nouvelle méthode pour prédire le risque de diabète en utilisant des données d'enquête.

Un nouveau cadre pour évaluer les biais dans les estimations des effets causals.

Explore comment la modélisation des interactions sociales améliore la compréhension des relations.

Cet article présente une méthode pour une estimation sans biais en utilisant l'échantillonnage de Monte Carlo et les séries de Taylor.

Une nouvelle méthode classe les joueurs en fonction des interactions et des combinaisons dans l'équipe.

Une méthode pour choisir les meilleures variables pour une analyse de données plus claire.

Examiner les profils de variance dans la régression ridge pour améliorer la modélisation prédictive.

Ce papier parle des méthodes pour améliorer l'attribution des traitements en utilisant des données passées.

Une nouvelle méthode pour améliorer la précision statistique dans l'analyse de recherche.

Apprends comment les graphiques de rang améliorent la compréhension des relations entre les variables.

Méthodes pour gérer les données bruyantes en finance en utilisant des matrices de volatilité.

Une nouvelle approche pour améliorer l'analyse de régression avec des points de données variables.

Un nouveau cadre pour évaluer la performance des modèles prédictifs face aux incertitudes.

Explore comment les relations commerciales évoluent au fil du temps à travers des modèles mathématiques.

Les formes donnent des infos super importantes sur les problèmes de santé et l'impact des maladies.

TS-CausalNN propose une nouvelle approche des relations causales dans les données de séries temporelles.

Un cadre pour connecter les effets de traitement et les mécanismes causals en sciences sociales.

Combiner les données des sondages pour de meilleures insights et des estimations fiables.

Le design DEMO vise à améliorer la recherche de doses dans les essais oncologiques en utilisant des marqueurs biologiques.

Apprends les corrélations et leur importance dans différents domaines.

Apprends comment de nouvelles méthodes améliorent les prédictions pour les événements et résultats aléatoires.

Analyser les coûts des traitements et les résultats de santé ensemble pour de meilleures décisions en matière de santé.

Des chercheurs développent des méthodes pour améliorer la calibration des modèles de trous noirs et de galaxies.

Présentation de tests flexibles pour évaluer l'indépendance dans des ensembles de données complexes.

Utiliser des méthodes statistiques avancées pour intégrer les données passées et obtenir de meilleurs insights médicaux.

FABLE améliore l'analyse factorielle pour des ensembles de données de grande dimension en utilisant l'inférence bayésienne.

Apprends comment les méthodes de Bayes empiriques améliorent la prise de décision en utilisant des insights de données combinées.

Cette étude examine une nouvelle approche pour analyser les dépendances des données longitudinales.

Une nouvelle méthode pour comparer des distributions de données en utilisant des relations géométriques.

Présentation de la méta-analyse en frontière stochastique pour une meilleure évaluation des ressources.

Cette approche améliore la compréhension des effets chimiques sur le comportement animal.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des effets sur la santé dus aux sources de pollution répandues.

La recherche explore des méthodes innovantes pour prédire les résultats des matchs de handball.

Apprends comment les graphes bayésiens aident à prédire les réactions aux mesures de sécurité.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse de régression en utilisant des matrices de covariance pour des ensembles de données complexes.

Introduction des instruments fuyants pour une meilleure analyse causale dans des scénarios de données complexes.

Une étude sur l'utilisation du clustering tensoriel pour analyser les passagers du métro.

Une nouvelle méthode pour révéler des liens de causalité en utilisant les variances dans les données.

BayesPPDSurv aide les chercheurs à planifier efficacement des essais cliniques en utilisant des données historiques.