Statistiques - Méthodologie

Cet article examine comment la similarité dans les patterns historiques peut améliorer les prévisions de circulation.

Une méthode pour une régression groupée parcimonieuse efficace en science des données.

Examiner comment les variations de température influencent la performance économique dans différentes régions.

Une méthode pour une estimation sans biais des paramètres dans des processus de diffusion partiellement observés.

Un nouveau cadre améliore les simulations causales pour une analyse de données fiable.

Apprends des stratégies pour prendre des décisions efficaces dans des situations incertaines.

Approches innovantes pour analyser les effets des traitements en tenant compte des erreurs d'échantillonnage et de mesure.

Une nouvelle approche améliore les prédictions en santé en combinant plusieurs modèles.

Cet article présente une méthode PCA innovante pour de meilleures analyses de données.

De nouvelles recherches utilisent l'imagerie cérébrale pour explorer les risques de santé mentale chez les enfants.

Un aperçu des modèles spatio-temporels en analyse de données.

Des modèles avancés aident à comprendre les changements imprévisibles dans divers domaines.

Cette étude présente de nouvelles techniques pour comprendre les effets causals avec des variables post-traitement continues.

Présentation de l'émulateur d'ARN pour une meilleure précision dans les simulations informatiques.

Enquête sur comment la victimisation influence le comportement criminel futur chez les ados.

Une méthode pour mieux estimer les distributions de données à partir d'infos groupées.

Une nouvelle méthode améliore l'évaluation de la fiabilité des réseaux d'infrastructure.

Des recherches montrent comment la génétique et l'environnement influencent la santé.

Examiner des méthodes pour des données de santé précises dans les petites régions.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des réponses au traitement chez les patients individuels.

Une nouvelle approche améliore l'analyse des données dans les études de santé multi-sites.

Un aperçu sur le tirage de conclusions à partir d'expériences adaptatives en recherche.

Un aperçu de comment la probabilité d'immunité influence l'efficacité des traitements et les résultats de santé.

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.