Statistiques - Méthodologie

Un nouveau cadre pour étudier les processus ponctuels en utilisant des mesures aléatoires et l'analyse fonctionnelle.

Présentation d'une méthode efficace basée sur des arbres pour la classification multi-étiquettes qui gère l'incertitude.

Découvrez comment la synthèse de décision prédictive bayésienne améliore la gestion de portefeuille.

Une nouvelle approche utilisant le transport optimal améliore la comparaison de données multivariées.

Un aperçu des e-values et de leur rôle dans les tests d'hypothèses.

Explorer comment les réponses individuelles aux interventions offrent des perspectives plus claires sur leur efficacité.

Examiner comment l'incertitude sur les politiques climatiques affecte les décisions économiques et la croissance.

Une méthode pour améliorer la précision des tests d'équivalence clinique grâce à la moyenne des modèles.

Cet article parle du modèle SARMA pour analyser des données de séries temporelles complexes.

Une nouvelle méthode utilise le denoising par variation totale pour améliorer le suivi des épidémies.

Combiner la complétion de tenseurs avec la quantification de l'incertitude pour avoir de meilleures infos sur les données.

Cet article examine comment mesurer avec précision l'efficacité des vaccins au fil du temps.

ALCM améliore la découverte causale en combinant les LLMs avec des méthodes traditionnelles pour des infos plus pointues.

Cette étude présente une meilleure façon d'évaluer la performance des modèles génératifs.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité de l'échantillonnage dans les modèles bayésiens basés sur des arbres.

Analyser les réponses individuelles aux traitements en utilisant le Causal K-Means Clustering.

Une nouvelle approche pour étudier comment nos actions influencent nos sentiments au fil du temps.

Présentation d'un cadre qui améliore l'efficacité de l'analyse de fiabilité pour les événements rares.

Présentation d'une nouvelle approche pour analyser des données de séries chronologiques dans des espaces métriques.

Une méthode pour prédire les réponses dans des réseaux interconnectés en utilisant des structures sous-jacentes partagées.

Ce papier parle des méthodes pour estimer des paramètres dans des équations différentielles stochastiques d'ordre deux en utilisant des données du monde réel.

De nouvelles méthodes visent à relier les résultats des essais cliniques aux résultats des traitements dans la vraie vie.

NEST utilise des réseaux de neurones pour améliorer les tests psychométriques dans les études sur la vision.

Nouvelles méthodes pour la collaboration préservant la vie privée dans l'apprentissage fédéré vertical.

De nouvelles techniques simplifient l'analyse de gros ensembles de données spatiales, améliorant la précision et la rapidité.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et la fiabilité des essais cliniques.

Une étude sur la modélisation conjointe des données d'enquête tout en s'attaquant aux problèmes d'anonymisation de localisation.

Exploiter des données externes pour une meilleure sélection de caractéristiques dans les études génomiques.

Une nouvelle approche pour regrouper des séries temporelles fonctionnelles similaires pour une meilleure analyse.

Une nouvelle approche améliore l'analyse des données en renforçant la fiabilité et la généralisabilité.

Examiner comment des données limitées affectent la compréhension des transitions des patients dans les études de santé.

Une nouvelle méthode améliore la précision du calcul des preuves bayésiennes en cosmologie.

Une nouvelle méthode révèle des insights plus profonds sur l'écart de richesse entre les groupes raciaux.

Apprends à analyser les données LULC avec des paquets R.

Une nouvelle approche statistique aide à classer les états actifs et calmes des étoiles.

Apprends comment la tarification dynamique aide les entreprises à réagir au comportement des consommateurs et aux tendances du marché.

Présentation d'une approche flexible pour analyser les essais adaptatifs avec un biais réduit.

Cet article examine le rôle de la binarisation dans l'analyse des effets de traitement continus.

Cet article examine comment différents secteurs économiques affectent l'inégalité de revenus aux États-Unis.

Une nouvelle méthode pour estimer les effets des traitements en utilisant des essais contrôlés et des données du monde réel.