Statistiques - Méthodologie

Une nouvelle méthode pour gérer des données biaisées dans différents domaines.

Une étude sur des méthodes pour analyser les parcours des patients en utilisant des modèles de risques concurrents.

Comprendre les méthodes pour estimer les paramètres dans les processus de diffusion dans différents domaines.

Une nouvelle méthode pour créer des échantillons aléatoires à partir de fonctions caractéristiques en utilisant des réseaux de neurones.

Un guide pour concevoir des essais croisés efficaces pour des études cliniques.

Cet article examine une nouvelle méthode pour évaluer l'exactitude des tests diagnostiques en tenant compte du biais de publication.

Un nouveau cadre révèle des connexions complexes entre les fonctions du cœur et des poumons.

Apprends des méthodes pour tester si les données manquantes sont aléatoires en utilisant des matrices de covariance.

Une nouvelle approche améliore l'analyse des effets causaux avec plusieurs médiateurs interactifs.

Cet article présente une méthode pour identifier des relations causales en utilisant des données diverses.

Explorer comment l'exercice régulier influence les visites à l'hôpital pour les patients atteints de BPCO.

Cette étude remet en question la préférence pour l'AUPRC plutôt que l'AUROC dans les ensembles de données déséquilibrés.

De nouveaux modèles améliorent la compréhension de la survie des patients atteints de cancer et des effets des traitements.

De nouvelles méthodes aident à estimer les effets causaux quand certains facteurs restent non mesurés.

Un aperçu de comment ces modèles analysent des structures de données complexes dans différents domaines.

Une nouvelle approche pour identifier les facteurs de confusion grâce à l'analyse de texte non structuré.

De nouvelles méthodes améliorent l'évaluation des explications des modèles d'IA.

Une étude remet en question les idées reçues sur comment l'éducation influence la mobilité sociale.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des effets du traitement dans les petits échantillons.

Présentation du modèle SPAR pour mieux comprendre les événements extrêmes rares en jointure.

Une nouvelle méthode pour analyser les relations dans des données de réclamations d'assurance incomplètes.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision des simulations dans plusieurs domaines scientifiques.

Une approche flexible pour étudier la dengue et le chikungunya dans le sud-est du Brésil.

Une nouvelle méthode pour identifier les points de changement dans des ensembles de données complexes.

De nouvelles méthodes améliorent le contrôle des erreurs dans les tests en ligne.

De nouvelles méthodes pour analyser des données fonctionnelles améliorent les connaissances dans plusieurs domaines.

Un nouveau prior offre plus de flexibilité pour les modèles de régression linéaire de haute dimension.

De nouvelles méthodes améliorent le suivi des maladies animales grâce à l'analyse combinée d'échantillons.

Cet article présente une méthode pour l'estimation des paramètres dans le processus de Hawkes en utilisant des observations discrètes.

Présentation de méthodes pour simplifier l'analyse des données dans de gros ensembles de données.

Cette méthode améliore la conception des essais cliniques en utilisant des infos d'études passées.

Explorer les facteurs qui influencent la santé des nourrissons avant et après la naissance.

Analyser comment les systèmes corporels communiquent à travers des méthodes de mesure d'interaction.

Explorer des méthodes pour gérer efficacement les données manquantes dans les essais randomisés en grappes.

CGLASSO propose des moyens améliorés pour étudier l'activité cérébrale et la connectivité.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision de l'analyse des données spatiales.

Exploration de la distance de Wasserstein au carré pour une reconstruction efficace des SDE à partir de données bruyantes.

Un plan d'entretien pour garder les systèmes modulaires en marche sans accrocs et éviter des pannes coûteuses.

Ce papier parle d'une méthode pour réduire les faux positifs dans l'analyse de données.

Améliorer les méthodes d'inférence bayésienne pour les matrices ultramétriques dans l'analyse de données complexes.