Statistiques - Méthodologie

CMOBO aide les chercheurs à gérer plusieurs objectifs dans des projets complexes de manière efficace.

Une nouvelle méthode pour garantir que les modèles fonctionnent bien dans des scénarios de données variés.

Découvre comment les méthodes de rang réduit simplifient les relations complexes dans les données.

Une nouvelle méthode permet une analyse de données sécurisée pour les études de santé.

Apprends comment le manque monotone affecte les données et les résultats de recherche.

Un guide pour de meilleures méthodes d'analyse de données selon les situations.

Un aperçu de l'estimation de la densité par noyau et son importance dans l'analyse de données complexes.

Un aperçu de comment les chercheurs protègent la vie privée dans les données d'enquête tout en partageant des infos.

Une méthode pour estimer les taux de natalité entre les pays en utilisant des points de données limités.

Nouveau noyau améliore les processus gaussiens pour des prédictions de données précises.

Un cadre améliore l'estimation de l'incertitude en imagerie médicale pour de meilleurs diagnostics.

Une nouvelle méthode perfectionne l'estimation des entrées pour les modèles de simulation en utilisant uniquement des données de sortie.

Un aperçu de comment la cointégration aide à analyser les données économiques entre les pays.

Une nouvelle méthode pour évaluer la découverte causale par l'exclusion de variables.

Une nouvelle approche pour stabiliser les résultats des données en utilisant la calibration isotone.

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Un guide pour comprendre l'Empirical Bayes et ses applications dans l'analyse de données.

Explorer l'avenir des solutions de santé sur mesure pour de meilleurs résultats pour les patients.

Découvrez comment les IPM et le TMLE améliorent les prédictions en écologie et en dynamique des populations.

Apprends comment la méthode Quasi-Bayes améliore le comptage d'événements en temps réel.

Un aperçu des méthodes d'inférence causale et du rôle des Modèles Causaux Structuraux.

Apprends comment la sélection de stabilité affine l'attention sur les variables de données importantes.

Découvrez comment les nouvelles méthodes de test gèrent les interférences dans les expériences de recherche.

Un aperçu du modèle de seuil linéaire général pour la diffusion de l'information.

Comment les prédictions influencent les actions et les résultats dans la vie quotidienne.

Un aperçu de comment l'analyse de variation améliore notre compréhension des causes et des effets.

Cet article explique les erreurs de discrétisation et une nouvelle méthode pour les mesurer.

Des scientifiques simplifient des modèles d'équations avec une nouvelle approche utilisant des splines.

Un regard de plus près sur les avantages et les défis de l'appariement par score de propension.

Recherche des résultats des patients pour améliorer l'efficacité des traitements.

Découvrez comment fdesigns améliore le design expérimental pour les scientifiques.

Apprends comment l'échantillonnage par importance et l'IMH estiment des distributions en stats.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des tests des effets de médiation avec des données réelles.

Des chercheurs s'attaquent aux données manquantes dans les expériences de mHealth pour améliorer les incitations à la santé.

Apprends comment la factorisation de tenseurs rend l'analyse des données plus facile et plus efficace.

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Examen du conflit entre la production d'énergie et l'utilisation des terres agricoles aux États-Unis.

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APGNN combine la physique et les données pour améliorer la précision des prédictions dans divers domaines.