Statistica - Metodologia

Analizzando metodi tradizionali e di machine learning per gestire i dati mancanti.

Scopri come le vine copule migliorano le previsioni nelle relazioni complesse dei dati.

Un modo nuovo per capire gli effetti causali negli studi di trattamento con variabili continue.

Un approccio flessibile per analizzare dataset complessi usando i priors annidati di Atomi Condivisi.

Un nuovo metodo migliora la modellazione dei dati in aree con informazioni limitate.

Metodi innovativi per recuperare etichette temporali da dati dinamici rumorosi.

Un metodo per identificare gli impatti causali nei programmi di formazione e nelle interventi.

Uno sguardo agli algoritmi di collegamento dei record e al loro impatto sull'analisi dei dati.

I ricercatori presentano un metodo per valutare l'indipendenza delle variabili casuali usando i quantili.

Esaminare la sopravvivenza dei pazienti con modelli polihazard migliora l'accuratezza dei dati e le decisioni terapeutiche.

Questo studio esamina i PINN Bayesiani per stimare i parametri delle PDE dai dati rumorosi.

Esplorare nuove tecniche nel design sperimentale e nell'analisi dei dati per la ricerca scientifica.

Semplificare l'analisi dei dati spaziali con modelli grafici diretti per risultati sì/no.

Un nuovo modo di capire come le azioni si influenzano a vicenda durante i cambiamenti del mercato.

I metodi bayesiani migliorano la velocità e l'accuratezza dell'analisi dei dati per grandi set di dati.

Scopri come HQR e WACI migliorano l'accuratezza degli intervalli di previsione in vari settori.

Affrontare i fattori confondenti e i cambiamenti nei dati per previsioni migliori.

Un approccio strategico per proteggere gli investimenti nella ricerca.

Quest'articolo esplora un nuovo approccio per valutare l'impatto del trattamento considerando i fattori che cambiano.

Esaminando i limiti del benchmarking e il valore del testing scientifico.

VICatMix migliora il clustering di dati sanitari complessi per avere migliori approfondimenti medici.

Un nuovo metodo prevede le vendite dei prodotti durante eventi affollati usando dati proxy.

Uno sguardo a come i dati mancanti influenzano le valutazioni dei trattamenti sanitari.

Introducing YEAST, un metodo flessibile per un monitoraggio efficace degli esperimenti online.

Questo articolo presenta un modello per studiare l'attività cerebrale attraverso dati di serie temporali multivariate.

Usare controlli esterni può migliorare le stime degli effetti del trattamento negli studi clinici.

Esaminando come i modelli gaussiani latenti migliorano l'analisi dei dati nella salute pubblica e nella migrazione.

Un approccio di test in due fasi semplifica le interazioni tra variabili genetiche numerose.

Nuovi modelli forniscono un'analisi dei sistemi complessi concentrandosi sui singoli componenti.

Un metodo per un'analisi efficace dei modelli di fattori tensoriali ad alta dimensione in finanza.

Un nuovo approccio per migliorare le previsioni della qualità dell'aria utilizzando dati satellitari.

Uno sguardo a come la PDA aiuta ad analizzare dati funzionali complessi.

CHCDS migliora l'accuratezza delle previsioni senza partizionamento dei dati.

Un nuovo framework migliora l'accuratezza della previsione riducendo al minimo la dimensione dei set di previsione.

Standardizzare i criteri può migliorare gli strumenti di intelligenza artificiale per rilevare il carcinoma basocellulare.

Lo studio esamina come le immagini del cervello rivelano informazioni sulla afasia progressiva primaria.

Uno studio rivela il legame tra razza, stato socioeconomico e risultati di salute.

Un approccio innovativo per classificare i dati utilizzando modelli bayesiani per raggruppare elementi simili.

Uno studio rivela come l'attivazione muscolare influisce sulla locomozione dei topi su un tapis roulant.

Un nuovo algoritmo migliora la scoperta causale utilizzando conoscenze di base temporali.