Statistiques - Méthodologie

Un aperçu des modèles autorégressifs périodiques et de leurs applications sur des données bruyantes.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des données de santé pour les maladies chroniques.

Explore une méthode pour une estimation fiable dans des données complexes avec des variables aléatoires interdépendantes.

Une nouvelle méthode pour mieux identifier des clusters significatifs dans l'analyse de données.

Explore l'importance des prédictions contrefactuelles pour prévoir les résultats de santé dans différents scénarios de traitement.

Les essais en plateforme améliorent l'efficacité en testant plusieurs traitements en même temps.

Un nouveau cadre améliore la compréhension des expériences binaires en recherche médicale.

L'analyse de surface de réponse donne des infos plus précises sur les effets des traitements.

Cette méthode améliore la précision dans l'estimation des totaux de population et des quantiles.

Explorer des stratégies pour gérer les données manquantes à cause du retrait des patients dans les essais cliniques.

Un nouveau modèle améliore l'estimation des dynamiques de transmission des maladies.

Un nouvel algorithme améliore la gestion des erreurs dans la recherche scientifique.

Un aperçu du modèle logistique-normal de Dirichlet pour les données compositionnelles.

Cet article parle d'un nouveau cadre pour une estimation de paramètres efficace en utilisant des cartes de transport.

Cet article examine des méthodes pour l'estimation des paramètres dans de nouvelles familles de copules pour un meilleur modélisation.

Combiner les GAN et les VAE pour une meilleure génération d'images.

Présentation d'un modèle flexible pour analyser des données de séries temporelles sphériques complexes.

Une nouvelle technique combine des données à peine liées pour des insights de recherche améliorés.

Un aperçu de l'importance de l'analyse de réseau dans différents domaines.

Un aperçu des designs RD de donut et leurs implications dans la recherche.

Présentation de résidus innovants pour une meilleure évaluation des modèles de régression à résultats discrets.

Cet article parle des méthodes pour analyser l'efficacité des traitements dans les essais cliniques.

Utiliser des méthodes statistiques pour prédire la consommation dans des zones sous-échantillonnées du Ghana.

Une nouvelle approche améliore la précision des prévisions en utilisant un poids flexible.

Un aperçu de deux méthodes pour l'analyse de régression en haute dimension.

Présentation d'un cadre pour l'analyse de sensibilité dans les études avec plusieurs niveaux de traitement.

Une nouvelle approche pour choisir les meilleurs modèles d'EDO en utilisant des tests statistiques.

Cet article parle des méthodes pour améliorer les prévisions économiques grâce à la synthèse prédictive.

Les modèles d'état-espace améliorent l'analyse des données de comptage pour de meilleures prévisions et prises de décision.

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.