Statistica - Metodologia

Uno sguardo a come un modello congiunto migliora l'analisi dei dati.

Un metodo per migliorare i modelli statistici usando le intuizioni degli esperti.

Presentiamo un nuovo metodo per analizzare i dati di imaging cerebrale complessi in modo efficace.

Esaminando metodi per migliorare le decisioni di trattamento utilizzando diversi dati di prova.

Questo articolo esamina l'uso dell'analisi dei casi completi con dati censurati a destra.

Questo articolo parla di un modello per confrontare diversi tipi di reti in modo efficace.

Nuovo metodo migliora l'accuratezza nel prevedere i decessi per cancro nelle varie regioni.

Analizza come le posizioni geografiche si relazionano nel tempo e le loro implicazioni.

Metodi per gestire i dati mancanti degli accelerometri nelle sperimentazioni cliniche.

Uno sguardo a come riconciliare le previsioni migliora il processo decisionale in vari settori.

I ricercatori migliorano i metodi per studiare le cellule a griglia e la comprensione spaziale nel cervello.

Una chiacchierata su come unire approcci statistici per migliorare l'analisi dei dati.

Un nuovo metodo, FOLD, migliora l'accuratezza del clustering concentrandosi su densità localizzate.

Una guida per scegliere le giuste metriche di valutazione per la classificazione binaria.

Esaminare come gli effetti dei trattamenti variano tra diversi gruppi per migliorare i risultati di salute.

Un nuovo modo per analizzare i dati composizionali per previsioni migliori sui risultati di salute.

Questa ricerca affronta gli errori casuali dovuti a vibrazioni negli strumenti di misura.

Una panoramica dei metodi per stimare popolazioni nascoste, concentrandosi sulla selezione del modello e sul bootstrapping.

Quest'articolo analizza le sfide dell'ICA e esplora metodi per migliorarla.

Un nuovo approccio migliora la rilevazione delle relazioni causali nei dati delle serie temporali.

I metodi semplici spesso superano gli algoritmi complessi nell'analisi delle serie temporali.

Un approccio nuovo migliora la comprensione dei sistemi con osservazioni limitate.

Capire interazioni complesse nei set di dati usando metodi tensoriali.

I ricercatori migliorano gli indici di somiglianza per capire meglio le relazioni ecologiche.

Combinare l'apprendimento automatico e i metodi di abbinamento per un'analisi più chiara degli effetti del trattamento.

Un nuovo approccio svela le variazioni individuali negli effetti del trattamento del programma.

I modelli Neural INGARCH migliorano l'analisi dei dati di conteggio per previsioni più accurate.

Questo articolo parla di metodi adattivi per migliorare l'accuratezza delle previsioni e la comunicazione dell'incertezza.

Scopri come l'augmentazione causale dei dati può migliorare dataset limitati nel machine learning.

Impara a valutare l'identificabilità dei parametri usando un approccio bayesiano.

Approcci innovativi aiutano a migliorare l'accuratezza e l'analisi dei dati sulla salute.

Esplora i vantaggi e le applicazioni dell'analisi delle serie temporali funzionali.

Un nuovo metodo punta a migliorare le stime degli effetti dei trattamenti usando fonti di dati combinate.

Uno sguardo chiaro su come la stratificazione principale rivela gli effetti del trattamento nella ricerca.

Questo studio mostra come i socio-demografici influenzino le relazioni regionali oltre la geografia.

I modelli N-mixture migliorano le stime delle popolazioni animali affrontando gli errori di rilevamento.

Un nuovo framework riduce le incertezze nelle previsioni climatiche analizzando gli effetti degli aerosol.

I ricercatori introducono modi innovativi per analizzare la disuguaglianza di reddito usando le curve di Lorenz generalizzate.

I ricercatori introducono un metodo per analizzare l'impatto del timing del trattamento sulle visite in ospedale.

Uno sguardo ai vantaggi del VC-wTGS per l'analisi dei dati complessi.