Statistica - Metodologia

Esaminando come diversi trattamenti influenzano i risultati dei pazienti nella sanità.

Nuovi metodi che usano l'analisi delle proteine sembrano promettenti per la diagnosi precoce del cancro ovarico.

Un approccio pratico per migliorare le stime del rischio finanziario usando lo SMLE.

Uno sguardo a come la randomizzazione stratificata migliora l'accuratezza della ricerca.

Presentiamo un modello per tenere traccia delle malattie neurodegenerative senza avere bisogno di punti di partenza precisi.

Un nuovo framework aiuta i ricercatori a valutare gli effetti del crossover nei trattamenti nei trial clinici.

Questo articolo esamina le difficoltà e le tecniche per aggiornare le conoscenze nei modelli linguistici.

Introducendo un metodo per una quantificazione dell'incertezza affidabile nell'apprendimento statistico.

Capire le complessità e le soluzioni nell'analisi dei dati geospaziali.

Un nuovo metodo identifica fattori specifici del paziente che influenzano i risultati del trattamento.

Uno sguardo all'analisi di sopravvivenza usando il modello di rischio proporzionale di Cox.

XGBoostPP offre un approccio flessibile per analizzare i processi puntuali con molte covariate.

BICauseTree offre metodi trasparenti per stimare effetti causali in diversi settori.

I nuovi modelli offrono spunti per analizzare dati longitudinali difficili.

Un nuovo modello migliora l'analisi delle valutazioni nel tempo.

Impara a modellare l'occorrenza di eventi usando il pacchetto nhppp in R.

Questo articolo esamina un metodo per valutare l'incertezza nelle statistiche di rete.

Uno sguardo più approfondito sui metodi efficaci per analizzare i risultati di salute nel tempo.

Nuovi metodi migliorano i test nell'analisi statistica ad alta dimensione.

Introducendo EP-learning per una stima migliore degli effetti del trattamento.

Un nuovo metodo kNN migliora la stima della media e della varianza con valutazione dell'incertezza.

Questo articolo parla di un approccio innovativo che integra l'IA nei metodi di scoperta causale.

Nuovi metodi migliorano la comprensione degli effetti del trattamento sulla salute dei pazienti.

Esplora come i modelli grafici rivelano le relazioni negli eventi estremi in diversi campi.

Questo articolo esamina l'impatto dei trattamenti su diversi sottogruppi di pazienti usando dati multi-sorgente.

Esaminando come i risultati delle sperimentazioni cliniche si applicano a una cura più ampia dei pazienti.

La ricerca introduce un modello per analizzare i movimenti degli organelli nelle cellule vegetali.

Scopri come MTFA riduce le dimensioni dei dati per avere intuizioni più chiare.

Un nuovo modo per individuare anomalie usando i punti di rottura nei dati delle serie temporali.

Questo lavoro presenta un metodo per analizzare i dati delle serie temporali e rilevare anomalie nei processi di trattamento dell'acqua.

Un metodo per un'analisi collaborativa senza condividere dati sensibili dei pazienti.

Esplora metodi innovativi per combinare p-value che affrontano confronti multipli con distribuzioni a coda pesante.

Uno sguardo ai metodi per affrontare le irregolarità nei dati spaziali.

Un nuovo approccio migliora l'affidabilità nella validazione delle previsioni spaziali.

Questo metodo usa un approccio bayesiano per previsioni accurate delle attività degli utenti nei test online.

Esaminando i pipeline di analisi dei dati e i metodi per gestire l'incertezza nella ricerca politica.

Un nuovo approccio bayesiano per analizzare dati con tanti zero nella salute pubblica.

Un nuovo approccio collettivo migliora le spiegazioni controfattuali nei processi decisionali.

PQMass misura la qualità dei modelli generativi usando la stima della massa di probabilità.

Integrare i modelli di linguaggio nella scoperta causale semplifica l'analisi e rivela relazioni nascoste.