Statistica - Metodologia

Esplorare nuovi metodi per un'analisi affidabile dei dati sulle malattie cardiache.

GAM-DVQR migliora le previsioni del tempo catturando relazioni complesse tra le variabili.

Una guida per capire e applicare i metodi di inferenza causale.

Analizzare le relazioni causali è fondamentale per avere previsioni precise sui consumi energetici nella progettazione degli edifici.

Un nuovo modo per individuare dati insoliti in diversi settori.

Un metodo per migliorare le previsioni in dati con risultati mancanti.

Questo articolo presenta un framework per un'analisi di sensibilità migliorata degli estimatori lineari.

Un nuovo modo per raccogliere informazioni accurate sull'opinione pubblica usando i social media.

Impara metodi per recuperare segnali da osservazioni rumorose in modo efficace.

Un nuovo metodo migliora la stima dei parametri nell'analisi delle serie temporali.

Questo studio migliora i metodi di spettroscopia per un'analisi migliore dei prodotti lattiero-caseari.

I ricercatori sviluppano un modello per studiare le relazioni spaziali e gli impatti a distanza.

I ricercatori migliorano le stime causali usando la stima a doppio restringimento da fonti di dati diverse.

Gli studi N-of-1 personalizzano il trattamento concentrandosi sulle risposte individuali.

Heckman-FA automatizza la selezione delle caratteristiche, migliorando le previsioni nonostante i dati mancanti.

Un nuovo metodo migliora le metriche proxy per prendere decisioni migliori negli esperimenti.

Un nuovo approccio migliora la comprensione delle relazioni microbiche e dei risultati sulla salute.

Un nuovo metodo migliora la combinazione di p-value discreti per ottenere risultati di ricerca migliori.

Gli analisti bilanciano aspettative e risultati nell'analisi dei dati per prendere decisioni informate.

Esplorando strategie per un A/B testing efficace sui social.

Test innovativi migliorano la comprensione della dipendenza cross-sectionale nei dati panel.

Uno sguardo ai nuovi metodi per analizzare i modelli di dati stagionali.

Un nuovo metodo migliora l'assegnazione dei partecipanti negli esperimenti basandosi sui dati iniziali.

GraphDKL migliora le previsioni affrontando l'incertezza e le complessità dei dati a rete.

Questo articolo mette in discussione la validità dei test degli effetti totali nell'analisi della mediazione.

Impara a riconoscere i cambiamenti nei dati con le sequenze di fiducia.

Esplora il campionamento di Gibbs e l'augmentazione dei dati nella modellazione statistica.

Uno sguardo a come DiscoSCM migliora l'analisi causale per il comportamento individuale.

GrIVET migliora l'analisi causale affrontando i confondenti nascosti in sistemi complessi.

Uno sguardo su come stimare la probabilità di incidenti stradali usando tecniche adattive.

Un nuovo metodo per stimare le false ipotesi nulle migliora l'accuratezza nei casi di test multipli.

Uno sguardo più da vicino alla dimensione del campione efficace e al suo ruolo nelle previsioni mediche.

Le teorie causali possono migliorare l'affidabilità e la sicurezza dei modelli nel machine learning.

Scopri come stimare i parametri per dati a coda pesante usando distribuzioni Pareto a tratti.

Scopri come capire le cause delle performance degli studenti può migliorare il supporto educativo.

Esaminare i modelli epidemici usando metodi frequentisti per migliorare gli interventi di salute pubblica.

Questo articolo esamina come la somiglianza nei modelli storici può migliorare le previsioni del flusso di traffico.

Un metodo per una regressione sparsa di gruppo efficiente nella scienza dei dati.

Esaminando come le variazioni di temperatura influenzano le performance economiche in diverse regioni.

Un metodo per la stima non distorta dei parametri nei processi di diffusione parzialmente osservati.