Statistica - Metodologia

Scopri come gli IPM e il TMLE migliorano le previsioni in ecologia e nella dinamica delle popolazioni.

Scopri come il metodo Quasi-Bayes migliora il conteggio degli eventi in tempo reale.

Uno sguardo ai metodi di inferenza causale e al ruolo dei Modelli Causali Strutturali.

Scopri come la selezione della stabilità mette a fuoco le variabili dei dati importanti.

Scopri come i nuovi metodi di test gestiscono le interferenze negli esperimenti di ricerca.

Una panoramica del modello generale di soglia lineare per la diffusione delle informazioni.

Come le previsioni influenzano le azioni e i risultati nella vita di tutti i giorni.

Uno sguardo a come l'analisi delle variazioni migliora le nostre intuizioni su causa ed effetto.

Quest'articolo spiega gli errori di discretizzazione e un nuovo metodo per misurarli.

Gli scienziati semplificano i modelli di equazione usando un nuovo approccio con spline.

Uno sguardo più da vicino ai vantaggi e alle sfide del Propensity Score Matching.

Ricercare i risultati dei pazienti per migliorare l'efficacia dei trattamenti.

Scopri come fdesigns migliora il design sperimentale per gli scienziati.

Scopri come il campionamento di importanza e l'IMH stimano le distribuzioni in statistica.

Nuovo metodo migliora l'affidabilità nel testare gli effetti di mediazione con dati reali.

I ricercatori affrontano i dati mancanti negli esperimenti di mHealth per migliorare gli stimoli alla salute.

Scopri come la fattorizzazione dei tensori rende l'analisi dei dati più facile ed efficace.

Scopri come la G-computazione aiuta a mantenere l'equità nelle valutazioni dei trial clinici.

Scopri come la Profondità Spaziale di Wasserstein aiuta a capire dati complessi.

Esaminando il conflitto tra produzione di energia e uso delle terre agricole negli Stati Uniti.

Scopri come le distanze LOT e Wasserstein rendono l'analisi dei dati più semplice ed efficace.

APGNN unisce fisica e dati per migliorare la precisione delle previsioni in diversi settori.

La ricerca svela come l'inquinamento influisce sulla salute, concentrandosi sui pesi alla nascita e sugli inquinanti.

Esplorare l'importanza dei quantili nell'analisi dei dati.

Metodi innovativi per stimare distribuzioni stazionarie in equazioni differenziali stocastiche di McKean-Vlasov.

Presentiamo una rete neurale a papillon innovativa per migliorare le previsioni e la gestione dell'incertezza.

Uno sguardo a come i trial randomizzati a gruppi valutano i metodi educativi nelle scuole.

La ricerca esplora come gli adolescenti rimangono attivi e i fattori che influenzano il loro comportamento.

Uno sguardo a come la stima causale migliori il processo decisionale sui trattamenti in medicina.

Prevedere i tassi di mortalità aiuta a pianificare pensioni e assistenza sanitaria per una popolazione che invecchia.

Una guida pratica per analizzare dati composizionali usando modelli multilevel bayesiani.

Un modello che prevede la qualità dell'aria per aiutare le decisioni sulla salute pubblica.

Scopri come la covarianza di Gini parziale migliora l'analisi di dati ad alta dimensione e con code pesanti.

Scopri come gli algoritmi NN consigliano delle scelte anche quando mancano delle informazioni.

Scopri come l'imputazione multipla aiuta con i dati mancanti negli studi.

I trial di Basket accelerano i test sui trattamenti per i disturbi mentali.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento dei punti di cambiamento nell'analisi delle serie temporali intermittenti.

Scopri come VEB semplifica l'analisi dei dati per avere intuizioni migliori.

Impara a gestire i dati mancanti per previsioni affidabili sui rischi per la salute.

Impara modi efficaci per scegliere fondi comuni di investimento bravi per un investimento migliore.