Statistica - Metodologia

NCP semplifica l'apprendimento delle probabilità condizionali per prendere decisioni migliori in vari settori.

Scopri strategie per migliorare le pratiche di A/B testing e prendere decisioni aziendali più efficaci.

Questo metodo aiuta a individuare i gruppi che rispondono meglio ai trattamenti.

Una guida per differenziare gli effetti naturali dagli analoghi interventistici randomizzati.

Uno sguardo ai metodi di valutazione dei modelli e alla loro efficacia.

Questo articolo esplora un nuovo metodo per migliorare le previsioni sulla domanda di prodotti.

Un modo nuovo per capire le complesse connessioni umane attraverso l'analisi fuzzy delle reti sociali.

Questo articolo esamina l'efficacia di un approccio dal basso verso l'alto per le previsioni.

Questo articolo parla di metodi per stimare i quantili nei dati direzionali.

Un nuovo metodo per identificare i punti di cambiamento nei modelli di dati usando l'ottimizzazione continua.

Scopri come missForestPredict migliora la gestione dei dati mancanti nelle previsioni.

La calibrazione della coda si concentra sul miglioramento delle previsioni per eventi meteorologici estremi e risultati finanziari.

Un nuovo algoritmo migliora le stime in sistemi complessi come il tracciamento delle malattie.

Esaminare l'impatto del semaglutide sulla perdita di peso e gli effetti della non aderenza.

Un nuovo modo per valutare l'incertezza nei risultati dei trattamenti migliora il processo decisionale clinico.

Un nuovo framework migliora le tecniche di cattura-ripresa per stime di popolazione più precise.

Esplorare come diversi rapporti di randomizzazione possano migliorare i risultati delle prove di sopravvivenza.

Ecco un metodo efficace per raggruppare dati misti con numeri e categorie.

Scopri metodi semplificati per calcolare le derivate parziali incrociate in funzioni complesse.

Questo articolo parla dei benefici e delle sfide dell'inferenza causale collaborativa.

Un nuovo modo per capire gli effetti di mediazione in dati complessi.

Un nuovo metodo per rilevare i cambiamenti nelle strutture di rete man mano che accadono.

Un nuovo modello migliora l'analisi delle risposte ai test binari tenendo conto dei tentativi di indovinare e della distrazione.

Un nuovo modello collega tipi di eventi singoli e multipli per un'analisi migliore.

I ricercatori devono verificare le ipotesi per avere conclusioni valide nell'analisi statistica.

Un nuovo approccio migliora la precisione delle stime sui dati occupazionali.

Un nuovo metodo migliora l'analisi delle immagini cerebrali e della genetica.

Un nuovo metodo offre stime migliori sull'efficacia dei trattamenti per le malattie rare.

Un nuovo modo per migliorare la presa di decisioni nei network Bayesiani.

Nuovi metodi migliorano la stima dell'effetto del trattamento per risultati a coda pesante negli esperimenti.

Metodi migliorati per analizzare modelli e tendenze nei dati continui.

Introducendo un approccio flessibile per capire le relazioni usando dati osservazionali.

CAF-PoNo migliora l'analisi causale usando flussi di normalizzazione, garantendo invertibilità in relazioni complesse.

Una guida su come i modelli a mistura finita aiutano a raggruppare e stimare i modelli di dati.

Un nuovo approccio bayesiano migliora il clustering dei dati categorici considerando le relazioni tra le variabili.

Un framework per migliorare l'analisi dei test A/B simultanei utilizzando utenti condivisi.

Un nuovo metodo migliora la stima dei risultati nella ricerca affrontando le sfide dei dati mancanti.

Un nuovo modo per raccogliere dati sulla crescita degli avocado in Australia.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nel testare i composti nella scoperta di farmaci.

Esaminare metodi per migliorare i trial a cesta tramite il prestito di informazioni.