Statistica - Metodologia

Le forme danno informazioni importanti sulle condizioni mediche e sull'impatto delle malattie.

TS-CausalNN offre un approccio nuovo alle relazioni causali nei dati delle serie temporali.

Un framework per collegare gli effetti dei trattamenti e i meccanismi causali nelle scienze sociali.

Combinare i dati del sondaggio per avere migliori intuizioni e stime affidabili.

Il design DEMO punta a migliorare la ricerca della dose negli studi oncologici usando marcatori biologici.

Scopri le correlazioni e il loro significato in vari settori.

Scopri come i nuovi metodi migliorano le previsioni per eventi e risultati casuali.

Analizzare i costi dei trattamenti e i risultati sulla salute insieme per prendere decisioni sanitarie migliori.

I ricercatori sviluppano metodi per migliorare la calibrazione dei modelli di buchi neri e galassie.

Introducendo test flessibili per valutare l'indipendenza in dataset complessi.

Usando metodi statistici avanzati per integrare dati passati e ottenere migliori informazioni mediche.

FABLE migliora l'analisi dei fattori per dataset ad alta dimensione usando l'inferenza bayesiana.

Scopri come i metodi di Bayes empirici migliorano il processo decisionale usando informazioni dai dati combinati.

Questo studio esamina un nuovo approccio per analizzare le dipendenze nei dati longitudinali.

Un nuovo metodo per confrontare le distribuzioni dei dati usando relazioni geometriche.

Introducendo l'Analisi Meta-Stocastica Frontiera per una valutazione delle risorse migliorata.

Questo approccio migliora la comprensione degli effetti chimici sul comportamento degli animali.

Nuovo metodo migliora la comprensione degli effetti sulla salute derivanti da fonti di inquinamento diffuse.

La ricerca esplora metodi innovativi per prevedere i risultati delle partite di pallamano.

Scopri come i grafi bayesiani aiutano a prevedere le risposte alle misure di sicurezza.

Nuovi metodi migliorano l'analisi di regressione usando matrici di covarianza per set di dati complessi.

Introduzione di strumenti permeabili per una migliore analisi causale in scenari complessi di dati.

Uno studio sull'uso del clustering tensoriale per l'analisi dei passeggeri della metropolitana.

Un nuovo metodo per rivelare legami causali usando le varianze nei dati.

BayesPPDSurv aiuta i ricercatori a pianificare in modo efficiente le sperimentazioni cliniche usando dati storici.

Una guida ai metodi per calcolare la distribuzione del chi-quadro generalizzato.

Impara strategie efficaci per affrontare le sfide dei dati mancanti in vari settori.

Scopri come unire i dati delle indagini può migliorare i risultati e ridurre i costi.

Un modo nuovo per analizzare le interazioni dei dati delle serie temporali usando caratteristiche statistiche.

Scopri come il pacchetto slgf migliora l'accuratezza dei modelli lineari identificando effetti di gruppo nascosti.

Uno sguardo ai nuovi metodi per calcolare gli intervalli di confidenza nei test di shock meccanico.

Nuove tecniche migliorano l'accuratezza nell'identificare le tendenze in vari settori.

Uno sguardo all'importanza dei test di permutazione nell'analisi delle serie temporali.

Scopri come i PTM offrono intuizioni sulle relazioni complesse tra le variabili.

Un nuovo metodo esamina come le influenze sociali influenzano i risultati educativi.

Una nuova prospettiva sui risultati dei trattamenti e sull'analisi delle cause.

Un nuovo metodo per analizzare le relazioni tra variabili includendo fattori influenti.

Un metodo per stimare le distribuzioni di probabilità in sistemi incerti.

Uno sguardo a come le misure di dipendenza aiutano ad analizzare le relazioni tra più variabili.

Nuove tecniche semplificano il calcolo della costante di normalizzazione di Wishart nei modelli bayesiani.