Statistiques - Méthodologie

Méthodes améliorées pour analyser les motifs et tendances des données continues.

Présentation d'une approche flexible pour comprendre les relations en utilisant des données d'observation.

CAF-PoNo améliore l'analyse causale en utilisant des flux de normalisation, garantissant l'inversibilité dans des relations complexes.

Un guide sur comment les modèles de mélanges finis aident à regrouper et estimer les patterns des données.

Une nouvelle approche bayésienne améliore le regroupement des données catégorielles en tenant compte des relations entre les variables.

Un cadre pour améliorer l'analyse des tests A/B simultanés en utilisant des utilisateurs partagés.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des résultats dans la recherche en s'attaquant aux problèmes de données manquantes.

Une nouvelle approche pour recueillir des données sur la croissance des avocats en Australie.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des tests de composés dans la découverte de médicaments.

Examiner des méthodes pour améliorer les essais en panier grâce au partage d'infos.

Examiner les méthodes pour estimer les effets des traitements avec des données manquantes dans les dossiers de santé électroniques.

Explore comment les données circulaires influencent l'analyse des migrations des oiseaux et les efforts de conservation.

Cet article parle des méthodes pour identifier les valeurs d'entrée pour les résultats de simulation.

Un aperçu de l'importance de la régression binomiale négative pour l'analyse des données de comptage.

Découvrez comment MROSS améliore la classification des données et réduit les coûts de calcul.

Un modèle qui améliore les prédictions pour des données de séries temporelles matricielles en haute dimension.

Enquête sur comment les traitements influencent les résultats révèle des complexités dans les mécanismes causaux.

aBCF permet une meilleure évaluation des interventions entre les individus et les groupes.

Apprends à améliorer les prédictions des modèles même quand les distributions de données changent.

Un nouveau modèle améliore les prévisions pour les événements climatiques rares.

Utiliser des données non structurées pour estimer les effets des traitements plus efficacement.

Une nouvelle technique améliore l'estimation des relations biologiques à partir de données de niveau inférieur.

Une étude comparant l'efficacité des DPP4 et des Sulfonylurées dans le traitement du diabète de type 2.

Explorer comment les modèles RR-MAR analysent les données économiques interconnectées au fil du temps.

Explore comment les données temporelles peuvent aider à prévenir les pannes de machines.

Les SCG simplifient l'analyse des relations complexes en santé publique.

Une nouvelle approche pour l'allocation des ressources dans les programmes sociaux met l'accent sur les besoins et l'évaluation.

Cet article examine le lien entre la marijuana et l'usage de drogues plus dures.

La recherche éclaire les interactions dans les réseaux dynamiques en utilisant des techniques de modélisation avancées.

Un moyen d'analyser les effets de traitement des patients en utilisant des données existantes.

Présentation d'une méthode pour améliorer le clustering des données de distribution en utilisant des moyennes et des variations.

Apprends comment la lentille faible aide à révéler les distributions de masse cachées de l'univers.

Une nouvelle approche pour une réduction de dimension efficace dans les tâches de classification.

Cet article parle des méthodes pour lutter contre les biais dans les résultats de recherche.

Un cadre pour analyser les relations causales dans des scénarios extrêmes.

Une nouvelle méthode estime les effets causaux en utilisant peu d'interventions, même avec des facteurs cachés.

Un aperçu de l'étude des nuages moléculaires et de leur rôle dans la création d'étoiles.

RSCUSUM propose une solution pour détecter les changements dans les données de manière efficace et précise.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la découverte causale en utilisant une sélection de noyaux automatisée.

Un outil pour des calculs précis de la taille d'échantillon dans les essais cliniques en tenant compte de la non-conformité.