Statistiques - Méthodologie

Cet article présente une méthode pour évaluer les effets du traitement, en prenant en compte les interactions entre participants.

Les designs croisés améliorent les études de traitement dans différents domaines en réduisant les différences individuelles.

Des techniques innovantes améliorent la précision des fréquences haplotypiques dans la recherche génétique.

De nouvelles mesures donnent des infos sur le comportement des actifs financiers en période de stress sur le marché.

Une nouvelle méthode pour améliorer la précision de la régression spatiale avec des données LiDAR.

Un guide pour appliquer le Redimensionnement Optimal avec les GLMs pour une analyse de données complexe.

Les changements de distribution affectent la capacité à reproduire les résultats d'études dans différentes populations.

Un aperçu de meilleures méthodes pour ajuster des données avec des incertitudes dans les deux mesures.

Explore comment les modèles de Markov analysent la performance et le comportement des étudiants au fil du temps.

Cet article parle des problèmes et des nouvelles méthodes dans l'analyse des données des DSE.

Découvre comment les méthodes non asymptotiques améliorent l'analyse statistique dans les données de haute dimension.

De nouvelles méthodes bootstrap améliorent les tests de vecteurs de moyenne de population dans des données à haute dimension.

Une nouvelle approche améliore l'analyse des données en améliorant les estimations des valeurs manquantes.

La corruption freine la croissance et l'accès aux services essentiels dans le monde entier.

L'inférence sélective offre une meilleure précision pour les tests d'hypothèses après un clustering.

Les chercheurs s'attaquent aux défis des données incomplètes pour des résultats précis.

Un cadre pour mesurer et améliorer l'équité dans les systèmes d'IA.

Une nouvelle approche spectrale améliore les modèles Matérn multivariés pour l'analyse des données spatiales.

Découvre comment des modèles d'apprentissage automatique solides gèrent différentes sources de données pour des prédictions plus précises.

Une nouvelle méthode améliore les estimations en utilisant des contrôles négatifs pour lutter contre les biais cachés.

Un regard plus de près sur la causalité et sa mesure dans la recherche observationnelle.

Les méthodes bayésiennes transforment la façon dont les essais cliniques intègrent les données passées pour prendre de meilleures décisions.

Un regard plus attentif sur la taille de l'effet dans l'analyse des performances des élèves.

Un regard sur comment les facteurs s'influencent les uns les autres au fil du temps.

Le test de Radon-Kolmogorov-Smirnov améliore les tests à deux échantillons en statistiques en utilisant des réseaux de neurones.

Un nouveau modèle améliore les études d'interaction génétique en utilisant des variables auxiliaires.

Un nouveau modèle estime le total des infections en utilisant des données de mobilité et des facteurs démographiques.

Cet article présente une méthode pour améliorer l'analyse de données tensorielle grâce à la personnalisation.

Une nouvelle méthode pour améliorer les prédictions en apprentissage profond bayésien en se concentrant sur des paramètres clés.

Une nouvelle approche pour améliorer la précision et l'efficacité du clustering grâce à l'information mutuelle généralisée.

Apprends comment la décomposition tensorielle robuste améliore l'analyse des données au milieu du bruit et des valeurs aberrantes.

Apprends comment la recherche causale et les simulations améliorent l'analyse de données dans les études de santé.

Apprends à éviter les biais dans le choix des modèles.

FLASH améliore les prévisions en utilisant des données à long terme sur les patients et des événements de santé importants.

Explore le potentiel de l'apprentissage semi-supervisé dans plusieurs applications.

CBRNet aide à évaluer avec précision les doses de traitement dans le secteur de la santé et d'autres domaines.

Analyse du rôle du climat dans les épidémies de la tordeuse des bourgeons de l'épinette en utilisant des modèles statistiques avancés.

Une nouvelle approche vise à améliorer la compréhension des prédictions des modèles grâce aux contrefactuels.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des prévisions malgré un étiquetage de données incorrect.

Un modèle pour analyser les causes des fusillades de masse aux États-Unis.