Statistica - Metodologia

Un nuovo prior offre maggiore flessibilità per i modelli di regressione lineare ad alta dimensione.

Nuovi metodi migliorano il monitoraggio delle malattie negli animali selvatici tramite l'analisi combinata dei campioni.

Questo articolo presenta un metodo per la stima dei parametri nel processo di Hawkes usando osservazioni discrete.

Introducendo metodi per semplificare l'analisi dei dati in grandi dataset.

Questo metodo migliora il design degli studi clinici usando informazioni di studi passati.

Esplorare i fattori che influenzano la salute dei neonati prima e dopo la nascita.

Analizzare come i sistemi del corpo comunicano attraverso metodi di misurazione delle interazioni.

Esplorare metodi per gestire i dati mancanti nei trial cluster-randomizzati in modo efficace.

CGLASSO offre modi migliori per studiare l'attività cerebrale e la connettività.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza e la precisione nell'analisi dei dati spaziali.

Esplorando la distanza di Wasserstein al quadrato per una ricostruzione efficace delle SDE da dati rumorosi.

Un piano di manutenzione per tenere i sistemi modulari in funzione senza intoppi e evitare guasti costosi.

Questo documento parla di un metodo per ridurre i falsi positivi nell'analisi dei dati.

Migliorare i metodi di inferenza bayesiana per matrici ultrametriche nell'analisi di dati complessi.

Una guida per prendere decisioni informate durante focolai di malattie usando tecniche di ottimizzazione.

Esaminando i metodi per identificare i gruppi di pazienti che rispondono ai trattamenti negli studi clinici.

Scopri il ruolo dei grafici di controllo nella gestione efficace dei processi di conteggio.

Un nuovo approccio ai problemi inversi dinamici usando l'Ensemble Kalman Inversion.

Questo studio unisce dati genetici e geografici per definire meglio i confini delle specie.

Questo studio esamina come le osservazioni influenti influiscono sull'accuratezza della previsione del dolore.

Un metodo che combina dati individuali e aggregati per avere migliori informazioni sui trattamenti.

Questo articolo analizza l'efficacia di quattro metodi di scoperta causale in dati complessi.

Questo articolo parla dell'importanza dei caricamenti dei fattori nell'Analisi Fattoriale Confermativa.

Esplorando le implicazioni di una popolazione che invecchia sul sistema di pensioni australiano.

Un nuovo modello migliora le stime di sopravvivenza per le terapie del melanoma.

Nuovi approcci migliorano la comprensione degli impatti delle politiche pubbliche sulle comunità.

Il nuovo modello affronta l'overdispersione nella ricerca sugli effetti dell'inquinamento atmosferico sulla salute.

Questo studio presenta metodi di test avanzati per valutare le performance degli investimenti.

Questo studio introduce metodi statistici innovativi per analizzare i dati delle eruzioni solari.

Affrontare le lacune di diversità negli RCT per migliorare i risultati sanitari per tutti.

Un metodo che combina PCA e profondità statistica migliora il rilevamento degli outlier nell'analisi dei dati.

Impara a modellare eventi rari per gestire meglio i rischi.

Uno sguardo ai metodi per la selezione delle variabili nella regressione funzionale e alle sue sfide.

Un nuovo approccio che combina la modellazione semiparametrica e la regressione sparsa per l'analisi di dati complessi.

Un'idea su come il DRO e le statistiche robuste migliorano il processo decisionale sotto incertezza.

Questo articolo esamina come il tipo di dato influisce sull'identificabilità dei parametri nel modello SEIR.

Un nuovo modello combina dati funzionali e ad alta dimensione per un'analisi migliore.

Un nuovo metodo migliora l'analisi di regressione nei dati funzionali usando k-NN.

Un nuovo metodo per capire meglio come si diffondono le malattie usando modelli spaziali.

Un modello per capire i valori estremi in vari disastri.