Statistiques - Méthodologie

De nouvelles techniques améliorent l'estimation de la valeur à partir des données de chaînes de Markov.

Une nouvelle approche révèle des groupes de patients variés en fonction des résultats des traitements.

Un aperçu de l'équité dans l'embauche, le prêt et l'application de la loi.

Des chercheurs présentent une nouvelle méthode pour identifier les tendances dans les données psychologiques au fil du temps.

De nouvelles méthodes améliorent la précision dans la prédiction d'événements extrêmes dans différents domaines.

Améliorer la précision de l'analyse des données tout en garantissant la vie privée des utilisateurs grâce à ULDP.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des données dans les tests A/B.

Des recherches montrent que les vagues de chaleur extrêmes sont plus fréquentes à cause du changement climatique.

Présentation d'un nouvel algorithme pour identifier des relations causales entre des variables cachées.

Présentation d'un test robuste pour évaluer des modèles elliptiques dans des ensembles de données hautement dimensionnels.

Une méthode pour clarifier les relations causales malgré des facteurs non mesurés.

Cet article parle de l'importance de corriger le biais de déclaration des résultats dans la recherche clinique.

Une nouvelle méthode améliore la précision des modèles en analyse statistique.

De nouvelles méthodes améliorent les tests des modèles financiers, en s'attaquant à la complexité des données.

Améliorer les prédictions de survie en médecine avec de nouvelles méthodes statistiques.

Comprendre infer-and-widen et split-and-condition pour de meilleures conclusions statistiques.

Une nouvelle méthode simplifie l'analyse des données complexes dans les modèles linéaires généralisés.

Cette méthode évalue les chemins cellulaires en utilisant des données instantanées limitées.

Examiner l'impact de la suppression de données sur les conclusions de l'analyse MCMC.

Évaluer les obstacles que rencontrent les organisations lors de l'application de la vie privée différentielle dans les données d'enquête.

Une étude examine à quel point le programme iThrive a bien fonctionné parmi les employés.

Présentation d'une méthode pour identifier les valeurs aberrantes dans des ensembles de données catégorielles.

Un aperçu de l'utilisation de modèles statistiques pour évaluer la performance des athlètes.

Un aperçu de comment on trouve des relations de cause à effet dans les données.

Une étude révèle de nouvelles méthodes pour analyser la biomécanique de la course et prévenir les blessures.

Une étude examine comment la vitesse de course affecte les angles de hanche et de genou chez les coureurs.

Combiner les résultats d'études permet d'avoir des conclusions plus claires grâce à l'analyse des p-values.

Une méthode pour classer des données de séries temporelles complexes en utilisant l'analyse spectrale.

Des approches innovantes améliorent l'analyse et l'efficacité dans les essais cliniques.

Ce papier parle des méthodes pour optimiser le design expérimental afin d'améliorer l'efficacité et les résultats.

Une nouvelle approche pour l'inférence causale avec des méthodes de collecte de données flexibles.

Une méthode pour simplifier la sélection de modèles de régression en période d'incertitude.

Découvrez comment la méthode Deep Limit Model-free améliore les prédictions et la gestion de l'incertitude.

Cet article examine comment les méthodes bayésiennes et fréquentistes gèrent les valeurs aberrantes dans l'analyse de données.

Une nouvelle méthode améliore les essais pour plusieurs traitements au fil du temps.

Apprends comment les distributions de type phase aident à modéliser les systèmes positifs dans différents domaines.

Présentation d'un modèle flexible pour estimer la volatilité dans plusieurs domaines.

Une nouvelle méthode pour comparer des ensembles de données dans la recherche médicale et au-delà.

Comment les réseaux de neurones améliorent l'estimation des paramètres dans les modèles spatiaux.

MultiCOAP améliore l'analyse des données de comptage provenant de plusieurs études, en s'attaquant à la complexité et à la surdispersion.