Statistiques - Méthodologie

Cette étude améliore les méthodes de spectroscopie pour une meilleure analyse des produits laitiers.

Des chercheurs développent un modèle pour étudier les relations spatiales et les impacts sur la distance.

Les chercheurs améliorent les estimations causales en utilisant une estimation à double rétrécissement à partir de diverses sources de données.

Les essais N-of-1 personnalisent le traitement en se concentrant sur les réponses individuelles.

Heckman-FA automatise la sélection de caractéristiques, améliorant les prédictions même avec des données manquantes.

Une nouvelle méthode améliore les métriques de proxy pour une meilleure prise de décision dans les expériences.

Une nouvelle approche améliore la compréhension des relations microbiennes et des résultats de santé.

Une nouvelle méthode améliore la combinaison des p-values discrètes pour de meilleurs résultats de recherche.

Les analystes équilibrent les attentes et les résultats dans l'analyse de données pour prendre des décisions éclairées.

Explorer des stratégies pour des tests A/B efficaces sur les réseaux sociaux.

Des tests innovants améliorent la compréhension de la dépendance transversale dans les données de panel.

Un aperçu des nouvelles méthodes pour analyser les patterns de données saisonnières.

Une nouvelle méthode améliore l'allocation des participants dans les expériences en se basant sur des données précoces.

GraphDKL améliore les prédictions en s'attaquant à l'incertitude et aux complexités des données en réseau.

Cet article remet en question la validité des tests d'effet total dans l'analyse de médiation.

Apprends à déceler les changements dans les données avec des séquences de confiance.

Explore l'échantillonnage de Gibbs et l'augmentation de données dans la modélisation statistique.

Un aperçu de comment DiscoSCM améliore l'analyse causale pour le comportement individuel.

GrIVET améliore l'analyse causale en s'attaquant aux confondants cachés dans des systèmes complexes.

Un aperçu sur l'estimation de la probabilité d'accidents de la route en utilisant des techniques adaptatives.

Une nouvelle méthode pour estimer les fausses hypothèses nulles améliore la précision dans les scénarios de tests multiples.

Un regard de plus près sur la taille d'échantillon efficace et son rôle dans les prédictions médicales.

Les théories causales peuvent améliorer la fiabilité et la sécurité des modèles en apprentissage automatique.

Apprends à estimer des paramètres pour des données à queues lourdes en utilisant des distributions Pareto par morceaux.

Apprends comment comprendre les causes de la performance des étudiants peut améliorer le soutien éducatif.

Examinez les modèles épidémiques avec des méthodes fréquentistes pour de meilleures interventions en santé publique.

Cet article examine comment la similarité dans les patterns historiques peut améliorer les prévisions de circulation.

Une méthode pour une régression groupée parcimonieuse efficace en science des données.

Examiner comment les variations de température influencent la performance économique dans différentes régions.

Une méthode pour une estimation sans biais des paramètres dans des processus de diffusion partiellement observés.

Un nouveau cadre améliore les simulations causales pour une analyse de données fiable.

Apprends des stratégies pour prendre des décisions efficaces dans des situations incertaines.

Approches innovantes pour analyser les effets des traitements en tenant compte des erreurs d'échantillonnage et de mesure.

Une nouvelle approche améliore les prédictions en santé en combinant plusieurs modèles.

Cet article présente une méthode PCA innovante pour de meilleures analyses de données.

De nouvelles recherches utilisent l'imagerie cérébrale pour explorer les risques de santé mentale chez les enfants.

Un aperçu des modèles spatio-temporels en analyse de données.

Des modèles avancés aident à comprendre les changements imprévisibles dans divers domaines.

Cette étude présente de nouvelles techniques pour comprendre les effets causals avec des variables post-traitement continues.

Présentation de l'émulateur d'ARN pour une meilleure précision dans les simulations informatiques.