Statistiques - Méthodologie

Une nouvelle approche pour regrouper des séries temporelles fonctionnelles similaires pour une meilleure analyse.

Une nouvelle approche améliore l'analyse des données en renforçant la fiabilité et la généralisabilité.

Examiner comment des données limitées affectent la compréhension des transitions des patients dans les études de santé.

Une nouvelle méthode améliore la précision du calcul des preuves bayésiennes en cosmologie.

Une nouvelle méthode révèle des insights plus profonds sur l'écart de richesse entre les groupes raciaux.

Apprends à analyser les données LULC avec des paquets R.

Une nouvelle approche statistique aide à classer les états actifs et calmes des étoiles.

Apprends comment la tarification dynamique aide les entreprises à réagir au comportement des consommateurs et aux tendances du marché.

Présentation d'une approche flexible pour analyser les essais adaptatifs avec un biais réduit.

Cet article examine le rôle de la binarisation dans l'analyse des effets de traitement continus.

Cet article examine comment différents secteurs économiques affectent l'inégalité de revenus aux États-Unis.

Une nouvelle méthode pour estimer les effets des traitements en utilisant des essais contrôlés et des données du monde réel.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des facteurs faibles et forts dans les données.

Une nouvelle méthode pour de meilleures prévisions économiques en utilisant des facteurs latents et des techniques de noyau.

Une nouvelle approche dans les essais cliniques adapte les traitements aux besoins de chaque patient.

Un guide sur l'identifiabilité des paramètres et l'estimation dans la modélisation du monde réel.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions en santé en utilisant des sources de données externes.

Comprendre les impacts des traitements en tenant compte de l'interférence des réseaux.

Cette étude évalue des méthodes pour trouver des communautés dans des réseaux bipartites signés.

Une méthode pour améliorer l'analyse de données distribuées et de haute dimension dans divers domaines.

Cet article parle d'une méthode pour détecter les effets secondaires des vaccins pendant les campagnes.

Une nouvelle méthode pour évaluer les impacts des politiques en utilisant des stratégies de traitement décalées.

Présentation d'une méthode innovante pour analyser les effets des traitements sans la condition de positivité.

Cet article parle des méthodes pour estimer les paramètres qui changent dans des systèmes dynamiques en utilisant des données en temps réel.

Un aperçu de comment les modèles de sensibilité calibrée améliorent l'inférence causale dans les études.

Une nouvelle méthode crée des intervalles de prédiction fiables en utilisant des données diverses tout en garantissant la confidentialité.

WGBoost offre des prédictions probabilistes avancées et une meilleure gestion de l'incertitude dans différents domaines.

Un aperçu clair de comment les erreurs de mesure impactent les prédictions statistiques.

Une nouvelle méthode améliore l'échantillonnage des données pour des modèles complexes avec des variables dépendantes.

Comprendre les complexités de l'évaluation des effets d'un seul traitement dans les conceptions factorielle.

Cet article parle des méthodes pour créer des intervalles de prévision étroits dans des conditions de données changeantes.

Une étude sur les points de changement dans l'évolution des réseaux au fil du temps.

Une méthode pour traiter les erreurs de données dans l'analyse à haute dimension.

Présentation d'une méthode bayésienne pour analyser les schémas d'arrêt du tabac semaine par semaine.

Apprends comment les extrêmes aident à mesurer le risque en finance et en assurance.

Apprends comment un nouveau modèle s'attaque au turnover des clients et améliore les stratégies de fidélisation.

Une nouvelle méthode pour analyser les relations entre deux variables en utilisant des approximations par spline.

Découvrez comment les arbres collaboratifs peuvent clarifier les interactions entre les variables dans l'analyse de données.

Un aperçu de l'utilisation de la PCA tensorielle distribuée pour une analyse de données efficace à travers les lieux.

Examiner comment les interventions affectent les individus à travers l'interférence de cluster et de réseau.