Statistiques - Méthodologie

Un aperçu des méthodes pour identifier les facteurs causals dans la recherche.

Une analyse des stratégies de vérification de modèles en statistiques.

Un aperçu de l'analyse factorielle et de son rôle dans l'identification des relations entre les variables.

Cet article examine les tests automatisés qui garantissent la qualité des données pour les œuvres de charité et les dons au Canada.

Approche innovante pour la régression sans suppositions strictes sur la distribution des données.

Explore comment les réseaux évoluent avec le temps et leurs applications pratiques.

Un nouvel outil pour une analyse causale facile avec des données sans avoir besoin d'une expertise pointue.

Une bonne séparation des données améliore la précision de détection du cancer du poumon avec l'apprentissage profond.

Une méthode PCA robuste qui minimise l'impact des valeurs aberrantes et préserve l'intégrité des données.

Découvre comment les normes de persistance révèlent des trucs au-delà des stats traditionnelles.

Une nouvelle méthode pour une meilleure analyse statistique avec des paramètres de nuisance.

Présentation du PRe-process pour une analyse de données flexible et valide.

Un aperçu des méthodes bayésiennes pour analyser les distributions de données asymétriques.

Explorer l'équation de Fokker-Planck fractale et son impact sur le comportement des particules.

Analyser comment l'adhésion affecte l'efficacité des médicaments dans la vie réelle.

Un modèle de rétrécissement lié améliore l'estimation et l'interprétation des effets d'interaction dans l'analyse de régression.

Présentation de HINITE, une méthode pour estimer avec précision les effets de traitement dans des scénarios complexes.

Un nouveau modèle améliore l'évaluation des performances des prestataires de soins de santé.

De nouveaux algorithmes améliorent l'efficacité dans l'analyse des dynamiques d'événements en utilisant des MHP.

Un aperçu sur comment identifier des paramètres dans des modèles biologiques en utilisant des équations différentielles.

Une approche basée sur les données identifie des stratégies cachées pour gérer l'évolution des maladies.

Apprends comment le double apprentissage machine améliore les expériences par lot pour l'évaluation des traitements.

Explorer l'importance de la biodiversité et son impact sur les écosystèmes.

Un aperçu d'une méthode pour identifier la cause et l'effet au fil du temps.

Un aperçu du rôle de l'analyse de sensibilité dans les études observationnelles.

De nouvelles méthodes améliorent l'estimation des résultats de traitement pour la santé personnalisée.

Une nouvelle méthode pour mesurer efficacement la portée de la pub.

Un outil logiciel aide les chercheurs à étudier les événements météorologiques extrêmes et leur impact.

Une nouvelle méthode adaptative améliore l'équité dans l'allocation des traitements dans les essais SMART.

Une nouvelle méthode améliore la sélection des variables locales pour de meilleures idées scientifiques.

Des techniques innovantes améliorent l'analyse des équations différentielles stochastiques et leur incertitude.

Un aperçu des choix de design dans la recherche financière et leur impact sur les résultats.

Cette étude met en avant l'importance de la variabilité dans les processus cognitifs en utilisant des techniques de modélisation avancées.

Un aperçu des nouvelles méthodes pour évaluer les études de réplication dans la recherche scientifique.

Explore des techniques alternatives pour identifier les zones de forte probabilité de données.

Apprends comment les modèles linéaires aident à analyser des données et à prédire des résultats.

Un aperçu de l'analyse factorielle semi-confirmatoire et de ses avantages dans l'analyse de données.

Une nouvelle technique de modélisation améliore la compréhension des effets à long terme des traitements.

MCEM aide à révéler les facteurs génétiques cachés qui influencent la santé et les maladies.

Un aperçu de l'algorithme EM et de son adaptation Monte Carlo pour gérer les données manquantes.