Statistica - Metodologia

Il clustering multi-view migliora la classificazione dei pazienti e la personalizzazione dei trattamenti nella ricerca medica.

I priors CUSP migliorano l'analisi fattoriale bayesiana gestendo la complessità del modello.

Nuovi metodi migliorano come i risultati si applicano a diversi gruppi negli studi sulla salute.

Uno sguardo a come la previsione conforme migliora l'accuratezza delle previsioni nella ricerca su sondaggi.

Uno sguardo a come i modelli a grafo a catena rappresentano le relazioni tra le variabili.

Uno sguardo a come il fumo influisce sulle spese sanitarie tramite mediatori della salute.

Uno sguardo all'importanza delle sperimentazioni cliniche per la malattia di Huntington.

Un nuovo metodo aiuta i ricercatori a trovare vere connessioni sulla salute in dati complessi.

Un approccio statistico per gestire efficacemente due proporzioni correlate.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei risultati e degli eventi nei pazienti in terapia intensiva.

Scopri come i controlli negativi aumentano l'affidabilità nei test delle ipotesi.

Punti chiave sulla validazione dei dispositivi diagnostici basati sull'IA.

Uno studio su come migliorare la stima degli effetti causali tramite metodi di regolazione e valutazione.

Migliorare i metodi di auto-allenamento con tecniche migliori per la selezione dei pseudo-etichette.

Uno studio sulle morti degli uccelli causate dalle reti di trasmissione elettrica.

Uno sguardo a come i dati sulle temperature influenzano le previsioni climatiche.

Questo studio esamina l'impatto dei pesi di campionamento nella regressione logistica con dati di indagine complessi.

Un nuovo approccio per stimare con precisione il centro delle distribuzioni simmetriche.

Nuovi metodi migliorano la comprensione dei dati genetici a singole cellule.

Un nuovo modo per stimare rapidamente e con precisione le performance dei modelli predittivi.

I GAM offrono flessibilità per modellare relazioni complesse nei dati in vari settori.

Nuovi metodi per la rilevazione rapida dei cambiamenti nei sistemi periodici.

Presentiamo un metodo semi-bayesian per migliorare i test di bontà di adattamento in modelli complessi.

Esplora l'importanza degli autovalori per capire le matrici di covarianza.

Uno sguardo ai metodi MSMC per una migliore stima dei dati nel tempo.

Esaminando nuovi metodi per valutare l'affidabilità dei sistemi di comunicazione.

Un nuovo approccio combina tecniche per migliorare il processo decisionale nelle attività commerciali.

Scopri come i processi di trawl periodici aiutano a modellare dati dipendenti dal tempo con cicli.

Presentiamo DR-VIDAL, un approccio all'avanguardia per stimare i risultati dei trattamenti usando il machine learning.

Questo articolo presenta un metodo per semplificare la stima dell'intensità nei processi puntuali.

Questo studio esplora i cambiamenti nelle routine quotidiane durante la pandemia di COVID-19.

Uno sguardo a come le caratteristiche individuali influenzano il timing degli eventi in vari settori.

Un nuovo approccio per valutare modelli statistici contro distribuzioni distorte.

Esplorare come i sistemi meccanici possano funzionare come strumenti di hashing attraverso la risposta al carico.

Questo articolo presenta un metodo per capire meglio le interazioni economiche durante le crisi finanziarie.

Un nuovo modello migliora l'analisi dei dati nei trial crossover con risposte skewed.

Sfruttare le conoscenze pregresse nella regressione gamma per migliorare le stime nell'analisi di dati complessi.

Un nuovo modello migliora la valutazione dell'affidabilità nella ricerca sulla salute.

Esplorare i limiti della d-separazione nei metodi di scoperta causale.

Uno sguardo dettagliato alla valutazione dei metodi di apprendimento automatico e alle sue implicazioni.