Statistiques

Cet article parle des méthodes pour gérer les données manquantes dans les études longitudinales.

Explorer l'importance de prendre en compte les variations des effets du traitement.

De nouvelles méthodes statistiques améliorent la compréhension des effets des traitements sur les résultats de santé.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des risques grâce aux résultats passés dans les études.

Cette étude analyse les changements de trajets à Atlanta pendant le COVID-19.

NBA2Vec change la façon dont on analyse les performances des joueurs NBA au-delà des stats traditionnelles.

Un aperçu de comment les données historiques influencent les décisions des essais cliniques.

De nouvelles méthodes améliorent la sélection des variables pour une meilleure précision prédictive dans les modèles.

VaLLA améliore les prédictions en fournissant des estimations d'incertitude fiables dans les réseaux de neurones profonds.

Examiner l'intersection entre la confidentialité différentielle et les défis d'optimisation.

Les techniques pour identifier les caractéristiques importantes dans des ensembles de données complexes sont essentielles.

Une nouvelle méthode pour gérer des systèmes avec des délais et une collecte de données irrégulière.

SCS aide à identifier quels patients profitent des traitements, améliorant les soins.

Apprends à connaître l'UST, une méthode pour comparer des données avec des masses totales différentes sur des graphiques.

La recherche sur des calculs d'attention plus rapides améliore l'efficacité de la modélisation du langage.

Lasso aide à identifier les données importantes dans des ensembles de données complexes.

Examiner la fiabilité et la validation des fonctions d'influence dans les modèles d'apprentissage profond.

Un nouvel algorithme améliore la précision des prévisions d'épidémies grâce à une génération de données détaillées.

Une discussion sur la fusion des approches statistiques pour améliorer l'analyse des données.

Une approche جديدة révèle des variations individuelles dans les effets du traitement du programme.

Méthodes pour calculer précisément les moyennes et les variances malgré des points de données manquants.

Une méthode pour prédire des résultats spécifiques en utilisant des données passées pertinentes.

Un nouveau cadre pour une meilleure inférence statistique dans la recherche et l'analyse.

Une nouvelle approche améliore la détection des signaux dans des environnements bruyants avec peu de données.

Cette étude met en avant des méthodes pour analyser les signaux cérébraux en utilisant des matrices de covariance.

Examiner des structures dans les données grâce à des méthodes de clustering connectées.

RNNC propose une analyse efficace des données satellites, améliorant la précision et la rapidité.

Un guide sur les processus de points spatio-temporels et leurs applications dans différents domaines.

Les prior CUSP améliorent l'analyse factorielle bayésienne en gérant la complexité du modèle.

De nouvelles techniques d'échantillonnage améliorent la précision et l'efficacité dans l'analyse de systèmes cachés complexes.

Une nouvelle approche pour gérer le risque d'investissement en se concentrant sur les scénarios pessimistes.

Une approche statistique pour gérer efficacement deux proportions liées.

Une plongée profonde dans les ensembles de confiance des modèles et la sélection de variables en statistiques.

Examiner comment la régression logistique améliore l'analyse des résultats binaires dans différents domaines.

Cette étude met en avant des méthodes pour analyser les signaux cérébraux en utilisant des matrices de covariance.

Cet article parle des méthodes pour gérer les données manquantes dans les études longitudinales.

Explorer l'importance de prendre en compte les variations des effets du traitement.

De nouvelles méthodes statistiques améliorent la compréhension des effets des traitements sur les résultats de santé.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des risques grâce aux résultats passés dans les études.

Examiner des structures dans les données grâce à des méthodes de clustering connectées.

Une plongée profonde dans les ensembles de confiance des modèles et la sélection de variables en statistiques.

Les techniques pour identifier les caractéristiques importantes dans des ensembles de données complexes sont essentielles.

L'intégration des transformations L2O et des modèles graphiques améliore l'estimation des paramètres dans les SEM.

Lasso aide à identifier les données importantes dans des ensembles de données complexes.

Analyser les relations entre des groupes de variables aléatoires pour des meilleurs insights.

Cet article parle d'un regain d'intérêt pour l'inférence fiduciaire en utilisant des méthodes généralisées.

Une étude sur comment la fièvre typhoïde se propage en utilisant des modèles statistiques.

Explorer des méthodes pour analyser les différences dans les distributions de données en utilisant des E-variables.