Statistiques - Méthodologie

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.

Présentation d'un modèle Box-Cox non paramétrique pour une meilleure analyse des données de haute dimension.

Cet article passe en revue les méthodes et l'importance du Jugement Comparatif dans les évaluations.

Une nouvelle méthode améliore les tests des algorithmes de découverte causale.

Un nouveau package R pour la régression fonctionnelle semi-paramétrique et l'analyse de données.

Examiner les problèmes de gestion des données dans les études d'expression génique scRNA-seq.

Examine comment les modèles stochastiques aident à prédire la propagation des maladies infectieuses.

Présentation d'EBARS pour une sélection optimale des nœuds dans la régression splinée multivariée.

Cet article parle d'un nouveau cadre pour le test des noyaux dans l'analyse de données complexes.

Une nouvelle méthode pour analyser des données spatio-temporelles dans différents domaines.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des données d'images cérébrales en utilisant des techniques d'apprentissage par variétés.

Comment les organisations peuvent garder les modèles d'IA pertinents et précis.

Analyse de la confidentialité des données à travers l'inférence bayésienne avec des contraintes.

Une méthode pour créer des échantillons de données en fonction de conditions spécifiques en utilisant des modèles de diffusion.

Une nouvelle approche pour optimiser l'inférence bayésienne en utilisant des méthodes généralisées.

Découvrez une nouvelle approche de l'inférence causale avec des cocycles.

Une nouvelle méthode s'attaque aux problèmes de données dupliquées dans les modèles de processus ponctuels spatiaux.

Nouvelles méthodes en ligne améliorent l'analyse de données fonctionnelles pour des applications concrètes.

Un aperçu du rôle des données non probabilistes dans les méthodes statistiques modernes.

Révolutionner la finance grâce à la convergence faible étendue et des techniques de modélisation avancées.

Une nouvelle méthode combine les CNFs et le MCMC pour améliorer l'échantillonnage à partir de distributions complexes.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des prédictions et l'équité des résultats en santé.

Examiner comment l'interférence affecte les résultats des traitements et améliorer les méthodes d'estimation.