Examiner des méthodes pour améliorer les essais en panier grâce au partage d'infos.
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Statistiques - Méthodologie
RSSExaminer les méthodes pour estimer les effets des traitements avec des données manquantes dans les dossiers de santé électroniques.
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Explore comment les données circulaires influencent l'analyse des migrations des oiseaux et les efforts de conservation.
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Cet article parle des méthodes pour identifier les valeurs d'entrée pour les résultats de simulation.
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Un aperçu de l'importance de la régression binomiale négative pour l'analyse des données de comptage.
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Découvrez comment MROSS améliore la classification des données et réduit les coûts de calcul.
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Un modèle qui améliore les prédictions pour des données de séries temporelles matricielles en haute dimension.
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Enquête sur comment les traitements influencent les résultats révèle des complexités dans les mécanismes causaux.
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aBCF permet une meilleure évaluation des interventions entre les individus et les groupes.
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Apprends à améliorer les prédictions des modèles même quand les distributions de données changent.
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Un nouveau modèle améliore les prévisions pour les événements climatiques rares.
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Utiliser des données non structurées pour estimer les effets des traitements plus efficacement.
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Une nouvelle technique améliore l'estimation des relations biologiques à partir de données de niveau inférieur.
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Une étude comparant l'efficacité des DPP4 et des Sulfonylurées dans le traitement du diabète de type 2.
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Explorer comment les modèles RR-MAR analysent les données économiques interconnectées au fil du temps.
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Explore comment les données temporelles peuvent aider à prévenir les pannes de machines.
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Les SCG simplifient l'analyse des relations complexes en santé publique.
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Une nouvelle approche pour l'allocation des ressources dans les programmes sociaux met l'accent sur les besoins et l'évaluation.
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Cet article examine le lien entre la marijuana et l'usage de drogues plus dures.
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La recherche éclaire les interactions dans les réseaux dynamiques en utilisant des techniques de modélisation avancées.
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Un moyen d'analyser les effets de traitement des patients en utilisant des données existantes.
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Présentation d'une méthode pour améliorer le clustering des données de distribution en utilisant des moyennes et des variations.
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Apprends comment la lentille faible aide à révéler les distributions de masse cachées de l'univers.
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Une nouvelle approche pour une réduction de dimension efficace dans les tâches de classification.
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Cet article parle des méthodes pour lutter contre les biais dans les résultats de recherche.
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Un cadre pour analyser les relations causales dans des scénarios extrêmes.
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Une nouvelle méthode estime les effets causaux en utilisant peu d'interventions, même avec des facteurs cachés.
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Un aperçu de l'étude des nuages moléculaires et de leur rôle dans la création d'étoiles.
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RSCUSUM propose une solution pour détecter les changements dans les données de manière efficace et précise.
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Une nouvelle méthode améliore la précision de la découverte causale en utilisant une sélection de noyaux automatisée.
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Un outil pour des calculs précis de la taille d'échantillon dans les essais cliniques en tenant compte de la non-conformité.
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Une méthode pour des estimations de population précises à un niveau granulaire.
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Présentation d'une méthode bayésienne pour inférer des états cachés dans des systèmes complexes.
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Apprends comment les processus gaussiens améliorent les prévisions et gèrent l'incertitude dans l'analyse de données.
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Apprends comment les réseaux évoluent avec le temps grâce au Modèle de Configuration Temporelle.
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Cet article parle de comment aborder les effets du traitement malgré la non-conformité des participants.
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De nouvelles méthodes améliorent les estimations des effets des traitements dans les sous-groupes d'essais cliniques.
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Un aperçu de comment la méthode GDID améliore l'analyse causale dans la recherche.
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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage à partir de données complexes en utilisant des proximités de Wasserstein.
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Une étude sur l'amélioration des méthodes UDA via l'évaluation et la compréhension des décalages de données.
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