Statistiques - Méthodologie

Méthodes pour gérer les covariables dans les expériences pour des résultats fiables.

Méthodes pour identifier les changements dans des données avec des queues lourdes.

Cet article propose une méthode pour prévoir avec précision la mortalité dans plusieurs populations.

Une étude sur la durée de vie des entreprises et l'impact des effets de troncature.

Un guide sur comment l'analyse de sensibilité améliore la précision des modèles.

Apprends une nouvelle méthode qui identifie les relations de cause à effet dans les données de séries chronologiques.

Examiner comment le timing des mesures influence les résultats expérimentaux dans la recherche sociale.

Les scores de propension calibrés améliorent les estimations des effets de traitement dans les études d'observation.

Une étude des arrivées par des processus ponctuels et leur lien avec des processus continus.

Cette étude se concentre sur l'analyse des signaux ECG pour améliorer le diagnostic des maladies cardiaques.

Une nouvelle méthode améliore la détection de communautés semi-supervisée en se concentrant sur la similarité entre les nœuds.

Découvrez comment le triclustering aide à déceler des motifs dans des données tensoriales complexes.

Cet article parle de l'importance de la détection de communautés dans l'analyse de réseaux.

Une nouvelle méthode pour s'attaquer à l'erreur de mesure pour des résultats de recherche fiables.

Combiner les données d'essai avec des données du monde réel améliore les idées sur l'efficacité des traitements.

Un aperçu des façons innovantes d'évaluer les relations de cause à effet.

Utiliser les données de mouvement pour identifier la fatigue et prévenir les blessures chez les coureurs.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont on regroupe les données avec des chiffres et des catégories.

La recherche propose un modèle pour améliorer l'identification des événements indésirables rares liés aux vaccins.

La nouvelle distribution Stirling-gamma booste la flexibilité dans le clustering de données.

Des chercheurs ont développé stabJGL pour améliorer l'analyse des réseaux de données biologiques.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les investisseurs prédisent les changements de prix des actions.

Présentation du Contrôle de Correspondance Synthétique pour de meilleures estimations des effets de traitement.

Un nouveau cadre améliore la précision des données pour la prise de décisions en santé publique et en politique.

Les modèles SALT combinent les forces des ARHMM et des SLDS pour une analyse efficace des séries temporelles.

Une nouvelle méthode pourrait améliorer les prédictions des experts en offrant des choix limités.

Des méthodes avancées améliorent la précision des enquêtes de santé, surtout pour les estimations sur le diabète.

Un logiciel regroupe des données de survie à court et à long terme pour prendre de meilleures décisions de santé.

Une nouvelle méthode améliore les estimations de l'efficacité des traitements pour les patients positifs aux biomarqueurs.

Apprends comment les algorithmes de croquis simplifient l'analyse de gros ensembles de données.

Cette recherche présente de nouvelles méthodes pour prédire les valeurs futures en utilisant des modèles NLAR.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision dans le contrôle du risque des statistiques U.

Une nouvelle méthode pour mesurer les erreurs de discrétisation en utilisant la distribution de Wishart.

Présentation d'une nouvelle méthode pour estimer équitablement les effets des traitements dans divers domaines.

Améliorer l'évaluation des modèles bayésiens grâce à des techniques de calibrage efficaces.

Une nouvelle méthode améliore la précision du marquage pour les études en sciences sociales en utilisant des LLM.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des estimations de la pauvreté à l'échelle locale.

CSSLR améliore la sélection de modèles de régression logistique, en rendant tout ça plus fiable et transparent.

Comment les retards impactent l’efficacité des conceptions d’essais adaptatifs.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse bayésienne grâce à des transformations de données efficaces.