Statistica - Metodologia

Presentiamo un metodo per migliorare il clustering dei dati distribuzionali usando medie e variazioni.

Scopri come il lensing debole aiuta a svelare le distribuzioni di massa nascoste dell'universo.

Un nuovo approccio per una riduzione dimensionale efficace nei compiti di classificazione.

Questo articolo parla di metodi per affrontare il bias nei risultati della ricerca.

Un framework per analizzare le relazioni causali in scenari estremi.

Un nuovo metodo stima gli effetti causali usando poche interventi anche con fattori nascosti.

Uno sguardo allo studio delle nubi molecolari e al loro ruolo nella creazione delle stelle.

RSCUSUM offre una soluzione per rilevare cambiamenti nei dati in modo efficiente e preciso.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della scoperta causale usando la selezione automatica del kernel.

Uno strumento per calcoli precisi della dimensione del campione nelle sperimentazioni cliniche tenendo conto della non conformità.

Un metodo per stime popolative accurate a livello dettagliato.

Introducendo un metodo bayesiano per dedurre stati nascosti in sistemi complessi.

Scopri come i Processi Gaussiani migliorano le previsioni e gestiscono l'incertezza nell'analisi dei dati.

Scopri come le reti cambiano nel tempo usando il Modello di Configurazione Temporale.

Questo articolo parla di come affrontare gli effetti del trattamento nonostante la non conformità dei partecipanti.

Nuovi metodi migliorano le stime degli effetti del trattamento nei sottogruppi delle sperimentazioni cliniche.

Uno sguardo a come il metodo GDID migliora l'analisi causale nella ricerca.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento da dati complessi usando i prossimali di Wasserstein.

Uno studio su come migliorare i metodi UDA tramite la valutazione e la comprensione dei cambiamenti nei dati.

Scopri come l'inferenza bayesiana aggiorna le credenze con nuove prove.

Un modello per raggruppare le regioni in base a rischi per la salute simili nel tempo.

Scopri come la regressione quantile e gli algoritmi MM migliorano l'analisi dei dati in vari settori.

Esaminando la privacy differenziale nei dati di trasporto spaziotemporali per la protezione degli utenti.

Un nuovo approccio semplifica la stima dei parametri in modelli che non hanno funzioni di verosimiglianza chiare.

Uno studio che confronta le assunzioni di mancanza casuale e di mancanza latente casuale.

Scopri come i dati sulla popolazione migliorano la precisione delle previsioni in modelli incerti.

Scopri come i modelli di lag distribuito analizzano gli effetti della temperatura sulla salute nel tempo.

NIRVAR analizza serie temporali complesse come reti, migliorando la precisione predittiva in diversi settori.

Quest'articolo mette in evidenza l'uso dei Processi Gaussiani nell'analisi della ricerca clinica.

Esaminando le tendenze e gli impatti della concentrazione del mercato nel settore agricolo europeo.

Una guida chiara per securitizzare i rischi assicurativi e prevedere le perdite future.

Questo studio offre spunti sulle strategie di trattamento per il mieloma multiplo usando modelli congiunti.

Incertus.jl semplifica la randomizzazione per prove cliniche eque su più trattamenti.

Uno sguardo a nuove metriche e automazione nel matching dei punteggi di propensione per la ricerca sanitaria.

Un nuovo metodo per analizzare i dati di sopravvivenza usando approcci funzionali.

Un approccio fresco per migliorare l'accuratezza nell'analizzare dati composizionali con errori di misura.

Nuovi metodi migliorano la selezione delle variabili nell'analisi dei dati ad alta dimensione.

Esplorare il LASSO per una selezione efficace del modello nell'analisi dei dati di rete.

Un nuovo framework migliora l'analisi dei modelli a spazio di stato continuo-discreto utilizzando tecniche basate su particelle.

Quest'articolo parla dell'importanza della replicabilità negli studi clinici che usano algoritmi adattivi.