Statistica - Metodologia

Introducendo un metodo per gestire meglio le relazioni complesse dei dati.

Questo articolo parla di metodi per migliorare le previsioni con dati sbilanciati nella regressione.

Una panoramica di due metodi di correlazione e un nuovo approccio combinato.

La ricerca migliora la capacità delle reti neurali di adattarsi a nuovi dati.

Uno strumento per i ricercatori per modellare i cambiamenti nei dati nel tempo.

Nuovi metodi migliorano le previsioni per la ripresa dei bambini dopo infortuni al cervello usando dati già disponibili.

Un nuovo approccio statistico migliora le stime dei tassi di mortalità sotto i cinque anni tra i vari gruppi di età.

Un nuovo modello migliora il modo in cui studiamo la connettività cerebrale e le sue caratteristiche anatomiche.

Affrontare gli errori di misurazione e gli effetti del trattamento nei modelli predittivi.

Questo articolo parla di tecniche per gestire i dati mancanti per un'analisi accurata.

Nuovi metodi migliorano il design degli esperimenti per capire le relazioni causali.

Un nuovo metodo migliora la classificazione dei dati usando il clustering della matrice di covarianza.

Esaminare i pregiudizi nell'inferenza causale a causa della misspecificazione delle reti.

La ricerca mostra che l'inquinamento atmosferico ha impatti diversi su vari gruppi.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei trattamenti nelle sperimentazioni cliniche.

La ricerca sugli intervalli di donazione migliora la salute dei donatori e la disponibilità di sangue.

Nuovi metodi nella decisione sequenziale migliorano l'efficienza e la precisione della ricerca.

Scopri metodi innovativi per analizzare dati longitudinali usando il pacchetto lqmix di R.

Uno sguardo ai trial a cuneo graduale e alla loro importanza nella ricerca.

Ricerca sul riscaldamento artico e i suoi effetti sul ghiaccio marino e sul clima.

Un approccio strutturato per migliorare l'accuratezza dell'inferenza causale negli studi osservazionali.

RESI semplifica la segnalazione delle dimensioni degli effetti negli studi di ricerca.

Uno sguardo ai metodi di elaborazione dei dati per migliorare i risultati dei modelli predittivi.

Le strategie per controllare le false scoperte migliorano l'affidabilità dei risultati scientifici.

Un approccio mirato per migliorare l'accuratezza dell'inferenza variazionistica.

Un'immersione profonda nei set di fiducia dei modelli e nella selezione delle variabili in statistica.

Esaminando come la regressione logistica migliori l'analisi degli esiti binari in vari campi.

Questo studio mette in evidenza metodi per analizzare i segnali cerebrali usando matrici di covarianza.

Questo articolo parla di metodi per gestire i dati mancanti negli studi longitudinali.

Esplorare l'importanza di considerare le variazioni negli effetti del trattamento.

Nuovi approcci statistici migliorano la comprensione degli effetti dei trattamenti sui risultati di salute.

Un nuovo metodo migliora la comprensione del rischio attraverso i risultati passati negli studi.

Esaminare le strutture nei dati tramite metodi di clustering connessi.

Una tecnica per valutare gli effetti del trattamento usando dati osservazionali.

SCS aiuta a capire quali pazienti traggono vantaggio dai trattamenti, migliorando le cure.

Un nuovo metodo migliora le previsioni per la produzione di energia solare.

Integrare le trasformazioni L2O e i modelli grafici migliora la stima dei parametri nei SEM.

I ricercatori stanno unendo studi per personalizzare meglio i trattamenti per le persone.

Uno sguardo a come i dati storici influenzano le decisioni delle sperimentazioni cliniche.

L'auto-normalizzazione migliora l'analisi dei punteggi dipendenti nei modelli statistici.