Statistiques - Méthodologie

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.

Un guide sur les méthodes de calcul de la distribution du chi carré généralisé.

Apprends des stratégies efficaces pour gérer les problèmes de données manquantes dans différents domaines.

Apprends comment fusionner des données d'enquête peut améliorer les résultats et réduire les coûts.

Une nouvelle approche pour analyser les interactions des données de séries temporelles en utilisant des caractéristiques statistiques.

Apprends comment le package slgf améliore la précision des modélisations linéaires en identifiant les effets de groupe cachés.

Un aperçu des nouvelles méthodes pour calculer les intervalles de confiance dans les tests de choc mécanique.

De nouvelles techniques améliorent la précision pour identifier les tendances dans divers domaines.

Un aperçu de l'importance des tests de permutation dans l'analyse de séries temporelles.

Apprends comment les PTM donnent des infos sur les relations complexes entre les variables.

Une nouvelle méthode examine comment les influences sociales affectent les résultats éducatifs.

Une nouvelle perspective sur les résultats des traitements et l'analyse de la causalité.

Une nouvelle méthode pour analyser les relations entre variables en incluant des facteurs influents.

Une méthode pour estimer des distributions de probabilité dans des systèmes incertains.

Un aperçu de comment les mesures de dépendance aident à analyser les relations entre plusieurs variables.

De nouvelles techniques simplifient le calcul de la constante de normalisation de Wishart dans les modèles bayésiens.

Explorer comment le design urbain impacte la santé et le bien-être grâce à de nouvelles méthodes de recherche.

Examiner des méthodes pour améliorer la précision des données dans des essais cliniques variés.

Une nouvelle approche bayésienne améliore l'estimation de la taille d'échantillon dans les essais cliniques.