Statistiques - Méthodologie

Un guide sur l'inférence de réseau et le rôle du modèle de hub dans l'analyse des dynamiques de groupe.

Un aperçu de comment le DCA bayésien améliore la prise de décision clinique dans le secteur de la santé.

Une nouvelle approche pour évaluer les impacts des traitements sur différents niveaux de résultats.

Une nouvelle méthode pour estimer avec précision les données manquantes dans les analyses statistiques.

Explorer des méthodes pour combiner des données tout en protégeant la vie privée.

Une nouvelle approche permet une analyse plus rapide et plus précise des mutations génétiques rares dans différents groupes.

Une nouvelle approche améliore la compréhension des interactions génétiques dans le traitement des maladies.

De nouveaux indices donnent un aperçu frais des inégalités de revenus entre différents groupes.

Un aperçu des défis pour évaluer les impacts des traitements dans des systèmes interconnectés.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse de fiabilité dans l'aérospatial en utilisant des processus gaussiens profonds.

Un guide pour utiliser les modèles de Markov cachés pour analyser des données dépendantes du temps.

Explore les facteurs qui influencent le succès des projets de data science et comment améliorer les résultats.

Apprends comment l'estimation de la matrice de covariance améliore la prise de décisions financières et la gestion des risques.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la fiabilité de la simulation d'événements rares dans divers domaines.

Méthodes clés pour identifier des facteurs significatifs dans divers secteurs.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des systèmes changeants en utilisant des données statistiques.

Une nouvelle méthode améliore la précision pour lier les données de la santé et des sciences sociales.

Identifier les variations de température liées à des événements modifiant le climat.

Une nouvelle approche pour améliorer l'estimation des données en utilisant des informations supplémentaires.

La détection des valeurs aberrantes est super importante pour une analyse de données précise et des conclusions fiables.

TSLiNGAM améliore la découverte de causalité dans des ensembles de données complexes avec des distributions biaisées.

Les avancées dans les méthodes de test améliorent la compréhension des relations entre les variables.

Un aperçu des matrices de corrélation et des points forts et faiblesses du modèle de facteurs clusterisés.

La causalité améliore les prévisions en montrant comment les facteurs influencent les résultats.

Cette méthode révèle des relations prédictives grâce à des permutations et des réseaux de neurones.

Cette recherche examine les matrices de corrélation d'échantillons dans l'analyse des séries temporelles à haute dimension.

De nouvelles stratégies améliorent la validation des modèles pour les mélanges chimiques complexes.

La loi de Benford montre comment les données naturelles défient les attentes en matière de distribution des chiffres.

Une nouvelle méthode pour identifier les points de changement dans les données de séries temporelles multivariées.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des modèles statistiques pour des ensembles de données complexes.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des effets des traitements à travers les sites.

Cet article parle d'une méthode pour grouper des variables similaires en utilisant la décomposition en valeurs singulières.

Examiner comment les prescriptions influencent les résultats du traitement du diabète en utilisant des méthodes avancées.

Utiliser des modèles génératifs basés sur les scores pour améliorer les techniques de restauration d'images.

Un nouveau modèle améliore le classement grâce à des comparaisons par paires dans plusieurs domaines.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des effets des blessures cérébrales sur la cognition.

Une nouvelle méthode pour estimer les matrices de covariance inverses en utilisant des infos partielles sur l'ordre des variables.

Une nouvelle approche pour estimer les effets partiels moyens dans l'analyse de données en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour analyser les relations causales en utilisant des SEM linéaires partiellement homoscédastiques.

Modèles efficaces avec moins de paramètres pour une meilleure performance en deep learning.