Statistica - Metodologia

Uno sguardo a come gli studi osservazionali contribuiscono alla ricerca.

Questo articolo presenta un nuovo metodo per prevedere il rischio di diabete utilizzando dati di sondaggi.

Un nuovo framework per valutare i bias nelle stime degli effetti causali.

Esplora come modellare le interazioni sociali migliori la comprensione delle relazioni.

Questo articolo presenta un metodo per la stima non imparziale utilizzando il campionamento Monte Carlo e le serie di Taylor.

Un nuovo metodo valuta i giocatori in base alle interazioni e alle combinazioni di squadra.

Un metodo per scegliere le migliori variabili per un'analisi dei dati più chiara.

Esaminando i profili di varianza nella regressione ridge per migliorare la modellazione predittiva.

Questo documento parla di metodi per migliorare l'assegnazione dei trattamenti usando dati passati.

Un nuovo metodo per migliorare la precisione statistica nell'analisi della ricerca.

Scopri come i grafici di ranking migliorano le intuizioni sulle relazioni tra le variabili.

Metodi per gestire dati rumorosi nella finanza usando matrici di volatilità.

Un nuovo modo per migliorare l'analisi di regressione con punti dati variabili.

Un nuovo framework per valutare le performance dei modelli predittivi in mezzo alle incertezze.

Esplora come le relazioni commerciali si evolvono nel tempo attraverso modelli matematici.

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.