Statistica - Metodologia

Scopri i modelli fattoriali e i loro metodi per semplificare dati complessi.

Un nuovo metodo migliora i risultati del clustering e le intuizioni attraverso raggruppamenti equilibrati.

Un nuovo modo migliora la precisione nel prevedere i risultati delle partite di pallamano usando dati storici.

Esaminare problemi e soluzioni per una migliore riproducibilità nella ricerca sul machine learning.

Un nuovo modo per analizzare serie temporali di conteggio e prevedere le tendenze future.

Scopri come i punti di design migliorano l'accuratezza delle previsioni nelle statistiche spaziali.

Questo articolo parla di metodi per valutare gli effetti dei trattamenti nella ricerca.

La ricerca analizza le norme di cittadinanza usando un'analisi dei classi latenti a più livelli tra le nazioni.

Nuovi metodi migliorano l'analisi dei dati delle sperimentazioni cliniche grazie a tecniche di apprendimento attivo.

AWAIRE offre un modo nuovo per verificare i risultati delle elezioni IRV senza bisogno di registri dettagliati.

Un nuovo metodo che usa i dati radar migliora le previsioni di eventi di pioggia estrema.

Impara metodi efficaci per analizzare dati raggruppati, con un focus sulla stima dei parametri.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nei campioni non probabilistici combinando le fonti di dati.

Nuovi metodi migliorano l'analisi di regressione in presenza di outlier.

Presentiamo LUQ-Learning, un metodo che integra le scelte dei pazienti nella sanità.

Un nuovo metodo migliora la precisione delle previsioni per i sinistri assicurativi e i costi.

Un nuovo metodo migliora la validazione dei modelli nel sequenziamento RNA a singola cellula.

Metodi robusti migliorano l'analisi dei dispositivi usa e getta e le loro percentuali di guasto.

Scopri come la diversità delle connessioni svela intuizioni in vari network.

Nuovi metodi migliorano la comprensione di dati complessi attraverso modelli flessibili.

Ecco l'estimatore MRCT per rilevamento efficace degli outlier e analisi della covarianza.

Nuovi stimatori migliorano la gestione dei tassi di falsi positivi nei test statistici.

Un nuovo metodo migliora l'inferenza causale e affronta l'incertezza nelle relazioni.

Introduzione a metodi per analizzare più dimensioni di risultato negli studi di inferenza causale.

UPREVE semplifica la scoperta causale nei sistemi sociali e comportamentali per i ricercatori.

Scopri come i modelli grafici gaussiani analizzano le relazioni nei dati abbinati.

L'identificabilità e la falsificabilità sono fondamentali nella crescita dei modelli bayesiani.

Esplora l'importanza e le applicazioni dell'analisi dei dati funzionali multivariati.

Un nuovo metodo per estrarre intuizioni dai dati riassunti usando il campionamento di Gibbs.

Esplorare il campionamento di rifiuto RCT per analizzare efficacemente gli effetti causali.

Un nuovo modo per valutare relazioni complesse in dati ad alta dimensione.

Esaminare come i trattamenti influenzano le persone in ambienti sociali connessi.

Uno studio che usa modelli dinamici per analizzare le probabilità di alluvione nel fiume Taquari.

Un nuovo metodo aiuta ad analizzare eventi estremi rari ma significativi.

Uno sguardo alle reti multilivello e al loro impatto sulle interazioni in vari campi.

Nuovi metodi mirano a migliorare la calibrazione nei modelli di previsione del rischio tra gruppi diversi.

Esplorare come i modelli GRIDY migliorano le intuizioni sulla connettività cerebrale e la ricerca sull'autismo.

Introducendo la SPCA per gestire meglio i dataset complessi con valori propri ripetuti.

Questo articolo parla di test non parametrici per analizzare la simmetria nei dati.

Combinare i classificatori neurali con la simulazione di Monte Carlo migliora i metodi di analisi dei dati.