Statistica - Metodologia

Questo articolo presenta un metodo per migliorare l'analisi dei dati tensoriali attraverso la personalizzazione.

Un nuovo metodo per migliorare le previsioni nel deep learning bayesiano concentrandosi su parametri chiave.

Un nuovo approccio per migliorare l'accuratezza e l'efficienza del clustering attraverso l'Informazione Mutua Generalizzata.

Scopri come la robusta decomposizione dei tensori migliora l'analisi dei dati in mezzo a rumore e valori anomali.

Scopri come la ricerca causale e le simulazioni migliorano l'analisi dei dati negli studi sulla salute.

Scopri come evitare i bias nella scelta del modello.

FLASH migliora le previsioni usando dati a lungo termine dei pazienti e eventi di salute significativi.

Esplora il potenziale dell'apprendimento semi-supervisionato in diverse applicazioni.

CBRNet aiuta a valutare con precisione le dosi di trattamento nella sanità e in altri settori.

Analizzando il ruolo del clima nelle infestazioni di processionaria del pino usando modelli statistici avanzati.

Un nuovo approccio punta a migliorare la comprensione delle previsioni dei modelli attraverso i controfattuali.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità delle previsioni nonostante l'etichettatura errata dei dati.

Un modello per analizzare le cause delle sparatorie di massa negli Stati Uniti.

Un nuovo metodo migliora la comprensione delle relazioni complesse nelle serie temporali.

Il matching statistico aiuta a confrontare i gruppi negli studi di trattamento in modo efficace.

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.