Statistiques - Méthodologie

Une nouvelle méthode prédit les ventes de produits pendant les événements achalandés en utilisant des données proxy.

Un aperçu de la façon dont les données manquantes affectent les évaluations des traitements en santé.

Présentation de YEAST, une méthode flexible pour un suivi efficace des expériences en ligne.

Cet article présente un modèle pour étudier l'activité cérébrale à travers des données de séries temporelles multivariées.

Utiliser des contrôles externes peut améliorer les estimations des effets des traitements dans les essais cliniques.

Examiner comment les modèles gaussiens latents améliorent l'analyse des données en santé publique et en migration.

Une approche de test en deux étapes simplifie les interactions entre plein de variables génétiques.

De nouveaux modèles fournissent des éclaircissements sur les systèmes complexes en se concentrant sur des composants individuels.

Une méthode pour analyser efficacement des modèles de facteur tensoriel de haute dimension en finance.

Une nouvelle approche pour améliorer les prévisions de la qualité de l'air en utilisant des données satellitaires.

Un aperçu de la manière dont l'APD aide à analyser des données fonctionnelles complexes.

CHCDS améliore la précision des prédictions sans partitionnement des données.

Un nouveau cadre améliore la précision des prédictions tout en minimisant la taille des ensembles de prédiction.

Standardiser des critères peut améliorer les outils d'IA pour détecter le carcinome basocellulaire.

Une étude examine comment les images du cerveau révèlent des infos sur l'aphasie progressive primaire.

Une étude révèle le lien entre la race, le statut socio-économique et les résultats de santé.

Une approche novatrice pour classer des données en utilisant des modèles bayésiens pour regrouper des éléments similaires.

Une étude révèle comment l'activation musculaire affecte la locomotion des souris sur un tapis roulant.

Un nouvel algorithme améliore la découverte causale en utilisant des connaissances de fond basées sur le temps.

Explorez différentes méthodes pour estimer l'entropie dans l'analyse des données.

Un regard sur l'utilisation des données historiques pour améliorer l'analyse des essais cliniques.

Découvrez comment les priors de mélange peuvent améliorer l'analyse des études de replication.

Apprenez comment l'inférence bayésienne met à jour les probabilités avec de nouvelles preuves et des croyances antérieures.

Un aperçu de la façon dont DIVE améliore la compréhension des effets des traitements à travers les populations.

Méthodes simplifiées pour déterminer les tailles d'échantillon dans les études sur le facteur de Bayes.

Une étude sur l'équilibre entre l'apprentissage par transfert et la vie privée individuelle dans l'utilisation des données.

Méthodes innovantes pour analyser les valeurs extrêmes dans les données météorologiques et environnementales.

Un aperçu clair des modèles VARMA et de leurs applications dans les données de séries chronologiques.

Combiner l'IA et les connaissances médicales améliore les stratégies de traitement en médecine de précision.

Un aperçu des modèles pour les durées de survie liées et les risques concurrents.

Ce document parle du mécanisme de Poisson pour préserver la vie privée dans la synthèse de données.

Cette étude examine les statines et la capacité cognitive, en prenant en compte le décès des patients dans les résultats.

Un guide pour comprendre la fiabilité dans les évaluations psychologiques.

Un modèle flexible pour analyser des ensembles de données complexes avec des relations changeantes.

Les règles de score appropriées améliorent l'évaluation des prévisions probabilistes dans différents domaines.

La méthode FLAP améliore les prévisions en utilisant les données existantes d'une nouvelle manière.

Un cadre pour mieux estimer les effets du traitement dans des expériences randomisées par paires.

Une nouvelle approche pour étudier les données de séries chronologiques et leurs facteurs dans le domaine de la santé.

Une revue des méthodes pour améliorer l'inférence causale en utilisant des ECR et des DRD.

De nouveaux tests statistiques améliorent l'analyse dans les essais cliniques adaptatifs.