Statistiques - Méthodologie

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.

Un guide pour prendre des décisions éclairées pendant des épidémies en utilisant des techniques d'optimisation.

Examiner des méthodes pour identifier les groupes de patients qui réagissent aux traitements dans les essais cliniques.

Apprends le rôle des graphiques de contrôle dans la gestion efficace des processus de comptage.

Une nouvelle approche pour les problèmes inverses dynamiques utilisant l'inversion d'Ensemble Kalman.

Cette étude combine des données génétiques et géographiques pour mieux définir les limites des espèces.

Cette étude examine comment les observations influentes affectent la précision des prédictions de la douleur.

Une méthode qui combine des données individuelles et agrégées pour de meilleures infos sur les traitements.

Cet article passe en revue l'efficacité de quatre méthodes de découverte causale dans des données complexes.

Cet article parle de l'importance des charges factorielles dans l'analyse factorielle confirmatoire.

Explorer les implications d'une population vieillissante sur le système de pension de vieillesse en Australie.

Un nouveau modèle améliore les estimations de survie pour les thérapies contre le mélanome.

De nouvelles approches améliorent la compréhension des impacts des politiques publiques sur les communautés.

Un nouveau modèle traite la surdispersion dans la recherche sur les effets de la pollution de l'air sur la santé.

Cette étude présente des méthodes de test avancées pour évaluer la performance des investissements.

Cette étude présente des méthodes statistiques innovantes pour analyser les données des éruptions solaires.

S'attaquer aux lacunes de diversité dans les ECR pour améliorer les résultats de santé pour tous.

Une méthode combinant PCA et profondeur statistique améliore la détection des valeurs aberrantes dans l'analyse de données.

Apprends à modéliser des événements rares pour améliorer la gestion des risques.

Un aperçu des méthodes de sélection de variables en régression fonctionnelle et de ses défis.

Une nouvelle approche qui combine la modélisation semi-paramétrique et la régression sparse pour l'analyse de données complexes.

Un aperçu de comment la DRO et les statistiques robustes améliorent la prise de décisions en cas d'incertitude.

Cet article examine comment le type de données affecte l'identifiabilité des paramètres dans le modèle SEIR.

Un nouveau modèle combine des données fonctionnelles et des données haute dimension pour une analyse améliorée.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse de régression dans les données fonctionnelles en utilisant le k-NN.

Une nouvelle méthode pour mieux comprendre la propagation des maladies en utilisant des modèles spatiaux.

Un modèle pour comprendre les valeurs extrêmes dans diverses catastrophes.

Un guide sur des méthodes d'analyse de données efficaces pour les conceptions en coin décalé.

Un guide pour comprendre le PACF pour les données de séries temporelles avec un comportement changeant.

De nouvelles méthodes améliorent la sélection des traitements dans les essais cliniques pour un meilleur soin des patients.

Un nouveau modèle simplifie l'estimation des relations dans des données en deux dimensions.

Examiner comment différents traitements impactent les résultats des patients dans les soins de santé.

De nouvelles méthodes utilisant l'analyse des protéines montrent des promesses pour un diagnostic précoce du cancer de l'ovaire.

Une approche pratique pour améliorer les estimations de risque financier en utilisant SMLE.

Un aperçu de comment la randomisation stratifiée améliore l'exactitude de la recherche.

Présentation d'un modèle pour suivre les maladies neurodégénératives sans avoir besoin de points de départ exacts.