Statistiques - Méthodologie

Une nouvelle méthode identifie les groupes à risque à cause de produits chimiques nocifs.

Une plongée profonde sur comment l'incertitude influence les prédictions dans la modélisation hiérarchique.

Utiliser des méthodes bayésiennes pour améliorer les estimations des effets des traitements en recherche médicale.

Une nouvelle méthode pour améliorer la sélection des donneurs pour l'estimation des effets causals.

Présentation de jointLCA, une méthode pour mieux comprendre les connexions dans les données multivues.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage multimodal en s'attaquant aux déséquilibres de contribution des données.

Introduction d'une approche bayésienne pour améliorer la sélection des variables dans les modèles de régression.

Un guide pour optimiser la taille de l'échantillon pour une analyse de données efficace.

Découvre comment le quilting en cluster s'attaque aux défis de l'apprentissage en patchwork avec des ensembles de données incomplets.

Analyse des méthodes traditionnelles et d'apprentissage automatique pour gérer les données manquantes.

Apprends comment les copules en vigne améliorent les prédictions dans des relations de données complexes.

Une nouvelle approche pour comprendre les effets causals dans les études de traitement avec des variables continues.

Une approche flexible pour analyser des ensembles de données complexes en utilisant des priorités imbriquées avec des atomes partagés.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation des données dans des zones avec peu d'infos.

Méthodes innovantes pour récupérer des étiquettes temporelles à partir de données dynamiques bruyantes.

Une méthode pour identifier les impacts causals dans les programmes de formation et les interventions.

Un aperçu des algorithmes de liaison de dossiers et de leur impact sur l'analyse des données.

Les chercheurs proposent une méthode pour évaluer l'indépendance des variables aléatoires en utilisant des quantiles.

Examiner la survie des patients avec des modèles polyhazards améliore la précision des données et les décisions de traitement.

Cette étude examine les PINNs bayésiens pour estimer les paramètres des PDE à partir de données bruitées.

Explorer de nouvelles techniques dans la conception expérimentale et l'analyse des données pour la recherche scientifique.

Simplifier l'analyse des données spatiales avec des modèles graphiques dirigés pour des résultats oui/non.

Une nouvelle approche pour comprendre les interactions boursières pendant les changements de marché.

Les méthodes bayésiennes améliorent la vitesse et la précision de l'analyse des données pour les grands ensembles de données.

Découvrez comment HQR et WACI améliorent la précision des intervalles de prédiction dans différents domaines.

S'attaquer aux facteurs perturbateurs et aux changements dans les données pour de meilleures prédictions.

Une approche stratégique pour protéger les investissements en recherche.

Cet article explore une nouvelle approche pour évaluer l'impact des traitements en tenant compte des facteurs changeants.

Examiner les limites du benchmarking et la valeur des tests scientifiques.

VICatMix améliore le clustering des données de santé complexes pour des insights médicaux plus pertinents.

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.