Statistiques - Méthodologie

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.

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.