Statistiques - Méthodologie

Un nouveau modèle améliore les prévisions pour les événements climatiques rares.

Utiliser des données non structurées pour estimer les effets des traitements plus efficacement.

Une nouvelle technique améliore l'estimation des relations biologiques à partir de données de niveau inférieur.

Une étude comparant l'efficacité des DPP4 et des Sulfonylurées dans le traitement du diabète de type 2.

Explorer comment les modèles RR-MAR analysent les données économiques interconnectées au fil du temps.

Explore comment les données temporelles peuvent aider à prévenir les pannes de machines.

Les SCG simplifient l'analyse des relations complexes en santé publique.

Une nouvelle approche pour l'allocation des ressources dans les programmes sociaux met l'accent sur les besoins et l'évaluation.

Cet article examine le lien entre la marijuana et l'usage de drogues plus dures.

La recherche éclaire les interactions dans les réseaux dynamiques en utilisant des techniques de modélisation avancées.

Un moyen d'analyser les effets de traitement des patients en utilisant des données existantes.

Présentation d'une méthode pour améliorer le clustering des données de distribution en utilisant des moyennes et des variations.

Apprends comment la lentille faible aide à révéler les distributions de masse cachées de l'univers.

Une nouvelle approche pour une réduction de dimension efficace dans les tâches de classification.

Cet article parle des méthodes pour lutter contre les biais dans les résultats de recherche.

Un cadre pour analyser les relations causales dans des scénarios extrêmes.

Une nouvelle méthode estime les effets causaux en utilisant peu d'interventions, même avec des facteurs cachés.

Un aperçu de l'étude des nuages moléculaires et de leur rôle dans la création d'étoiles.

RSCUSUM propose une solution pour détecter les changements dans les données de manière efficace et précise.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la découverte causale en utilisant une sélection de noyaux automatisée.

Un outil pour des calculs précis de la taille d'échantillon dans les essais cliniques en tenant compte de la non-conformité.

Une méthode pour des estimations de population précises à un niveau granulaire.

Présentation d'une méthode bayésienne pour inférer des états cachés dans des systèmes complexes.

Apprends comment les processus gaussiens améliorent les prévisions et gèrent l'incertitude dans l'analyse de données.

Apprends comment les réseaux évoluent avec le temps grâce au Modèle de Configuration Temporelle.

Cet article parle de comment aborder les effets du traitement malgré la non-conformité des participants.

De nouvelles méthodes améliorent les estimations des effets des traitements dans les sous-groupes d'essais cliniques.

Un aperçu de comment la méthode GDID améliore l'analyse causale dans la recherche.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage à partir de données complexes en utilisant des proximités de Wasserstein.

Une étude sur l'amélioration des méthodes UDA via l'évaluation et la compréhension des décalages de données.

Apprends comment l'inférence bayésienne met à jour les croyances avec de nouvelles preuves.

Un modèle pour regrouper les régions par risques de santé similaires au fil du temps.

Découvre comment la régression quantile et les algos MM améliorent l'analyse de données dans différents domaines.

Examen de la confidentialité différentielle dans les données de transport spatiotemporelles pour protéger les utilisateurs.

Une nouvelle approche simplifie l'estimation des paramètres dans des modèles qui n'ont pas de fonctions de vraisemblance claires.

Une étude comparant les hypothèses de données manquantes aléatoires et de données manquantes latentes aléatoires.

Apprends comment les données de population améliorent la précision des prédictions dans des modèles incertains.

Apprends comment les modèles de retard distribué analysent les impacts de la température sur la santé au fil du temps.

NIRVAR analyse des séries temporelles complexes en tant que réseaux, améliorant la précision des prévisions dans différents domaines.

Cet article met en avant l'utilisation des processus gaussiens dans l'analyse de recherche clinique.