共変量 に関する最新の記事

研究によると、数学が多発性骨髄腫の治療結果の予測を向上させることができるんだって。

新しい方法で経済学の因果効果の推定が改善された。

合成データは、生存分析を助けるためにリアルなデータセットを生成して、より良いモデリングを可能にするよ。

共変量シフトを伴う不確実性の下での意思決定を改善する新しいアプローチ。

GENTLEは、限られたデータから条件付き分布を効果的に学習することで、機械学習を進化させる。

ネットワークデータと共変量の相互作用を分析するための新しいアプローチ。

この記事では、変化する要因を考慮した治療効果の評価に関する新しいアプローチを探ります。

潜在ガウスモデルが公衆衛生や移民のデータ分析をどう改善するかを調べる。

医療分野での時系列データとその要因を研究する新しいアプローチ。

統計的手法を使って、個々の特性が薬の反応にどう影響するかを分析する。

機械学習における線形回帰モデルの解釈の課題を検討する。

新しい方法がランダム化比較試験のバランスと信頼性を向上させる。

この論文は、実験デザインを最適化して効率と成果を向上させる方法について話してるよ。

不確実性の中で回帰モデル選択を簡素化する方法。

MultiCOAPは、複数の研究からのカウントデータの分析を改善し、複雑さや過分散に対処するよ。

新しいモデルが、変化するデータによるランキングの課題に対応してるよ。

研究結果における追加変数が統計的有意性にどんな影響を与えるかを調べる。

エイリアシングが観察研究とその結果にどんな影響を与えるかを見てみよう。

新しい方法ががん治療の結果や欠損データの理解を深める。

COBRAは、影響の明確な分離を通じて単一細胞データの解釈を向上させるよ。

cosimmrは、動物の食事の研究を迅速かつ洞察に満ちた解析で改善するよ。

この研究は、ソーシャルコネクションが個人の結果に与える影響を評価してるよ。

新しいアプローチが生存時間や患者の結果の理解を深める。

キュアレートモデルは、時間の経過に伴う出来事を分析するのに役立って、医療や社会科学などの分野に影響を与えてるよ。

患者の要因が薬の反応にどう影響するかの洞察。

プロキシパターン-ミクスチャーモデルが欠損アンケートデータにどう対処するかを学ぼう。

新しいモデリング手法が神経活動や外的要因の理解を深めてる。

ジョイントモデルは、研究でより明確な洞察を得るためにさまざまな反応を組み合わせるんだ。

この記事では、共変量がROC曲線に与える影響と新しいテスト方法について話しています。

線形回帰を探って、共変量依存性が予測にどう影響するかを考えてみて。

空間統計が地理統計モデルを使って病気の広がり予測をどう改善するかを学ぼう。

廃水処理施設での窒素除去を向上させるために機械学習を使う。

統計分析の内生性を効率的に解決する方法を紹介するよ。

共変量や隠れた要因を通じて、さまざまなネットワークでどのように関係が形成されるかを探ろう。