Statistica - Metodologia

Una guida ai migliori metodi di analisi dei dati per varie situazioni.

Uno sguardo all'estimazione della densità del kernel e alla sua importanza nell'analisi di dati complessi.

Uno sguardo a come i ricercatori proteggono la privacy nei dati delle indagini mentre condividono le intuizioni.

Un metodo per stimare i tassi di natalità nei vari paesi usando dati limitati.

Nuovo kernel migliora i processi gaussiani per previsioni dati più precise.

Un framework migliora la stima dell'incertezza nelle immagini mediche per diagnosi più accurate.

Un nuovo metodo migliora la stima degli input per i modelli di simulazione usando solo i dati di output.

Uno sguardo a come la cointegrazione aiuta ad analizzare i dati economici tra i paesi.

Un nuovo metodo per valutare la scoperta causale tramite l'esclusione delle variabili.

Un nuovo approccio per stabilizzare i risultati dei dati usando la calibrazione isotonica.

Scopri un nuovo modo di analizzare grandi set di dati in modo efficace.

Una guida per capire l'Empirical Bayes e le sue applicazioni nell'analisi dei dati.

Esplorando il futuro delle soluzioni sanitarie personalizzate per migliorare i risultati dei pazienti.

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.