新しい方法が外科治療の効果をもっと明確に示してくれる。
Prabrisha Rakshit, Alexander Levis, Luke Keele
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XBX回帰は、制約のあるデータを効果的に分析するための柔軟な方法を提供するよ。
Ioannis Kosmidis, Achim Zeileis
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新しい方法が複雑なシステムの予測を改善してる、特に地球科学で。
Hamza Ruzayqat, Omar Knio
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ガウス過程の方法がいろんな分野でどんなメリットや使い道があるかを知ろう。
Chenyi Lyu, Xingchi Liu, Lyudmila Mihaylova
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新しい方法は、個々のデータセルに焦点を当てることで分析を強化する。
Giorgia Zaccaria, Luis A. García-Escudero, Francesca Greselin
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新しい方法がノイズの多い医療データの画像再構築を改善する。
Xiongwen Ke, Yanan Fan, Qingping Zhou
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ビンデッドデータを用いたベイズ非パラメトリック手法でのクラスタリングガイド。
Asael Fabian Martínez, Carlos Díaz-Avalos
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革新的なアプローチは、不完全なデータでの統計的検定の精度を高める。
Petr Philonenko, Sergey Postovalov
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新しい方法が機能的表現を使って環境データの分析を強化してるよ。
Donato Riccio, Fabrizio Maturo, Elvira Romano
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平均とc統計量を使ってリスク分布を決定する方法。
Mohsen Sadatsafavi, Tae Yoon Lee, John Petkau
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財務ネットワークの徐々の変化に対する新しいアプローチが投資戦略を強化する。
Lupe S. H. Chan, Amanda M. Y. Chu, Mike K. P. So
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この記事では、健康結果研究における交絡バイアスを減らす方法について話してるよ。
Kendrick Li, George C. Linderman, Xu Shi
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火山の噴火が世界的な気候パターンにどんな影響を与えたかを調べる。
Samantha Shi-Jun, Lyndsay Shand, Bo Li
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戦争関連の死者数の正確な報告とその影響についての考察。
Paola Vesco, David Randahl, Håvard Hegre
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Cl-DRFを紹介するよ：異なるグループでの治療評価をもっと良くする方法だ。
Cerqua Augusto, Di Stefano Roberta, Mattera Raffaele
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変数重要度指標を使って複数クラスの結果を分析する新しい方法。
Roman Hornung, Alexander Hapfelmeier
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化学工学における不確実性がモデル予測に与える影響を見てみよう。
Martin Bubel, Jochen Schmid, Maximilian Carmesin
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研究における迅速な治療判断のための代理マーカーの使用を探る。
Layla Parast, Jay Bartroff
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一般化線形混合モデルのランダム効果の計算を効率化する新しい方法が登場した。
Tonglin Zhang
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Hスコアがマネージャーが選手を評価する方法をどう変えるかを見てみよう。
Zach Rosenof
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さまざまな予測を一つの正確な予測にまとめる方法。
Riku Masuda, Kaoru Irie
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研究は、先進的なモデルを使って賃金格差に関するより深い洞察を明らかにしている。
Keyon Vafa, Susan Athey, David M. Blei
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BMRMMは、時間やさまざまな要因に影響を受けた複雑なシーケンスの分析を助けるんだ。
Yutong Wu, Abhra Sarkar
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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。
Abhishek Mandal, Abhisek Chakraborty
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新しいアプローチががん薬の試験の精度と効率を改善する。
Weishi Chen, Pavel Mozgunov
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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。
Panagiotis Papastamoulis, Fotios Milienos
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新しい方法で年齢別の死亡数予測の精度がアップするよ。
Han Lin Shang, Steven Haberman
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新しい手法はモデルの解釈性に焦点を当てることで因子分析を強化してるよ。
Justin Philip Tuazon, Gia Mizrane Abubo, Joemari Olea
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CVTMLEは、研究における信頼できる因果推定のためにTMLEとクロスバリデーションを組み合わせてるんだ。
Matthew J. Smith, Rachael V. Phillips, Camille Maringe
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医療研究の推定値における現実的な仮定の重要性についての議論。
Stijn Vansteelandt, Kelly Van Lancker
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新しい手法がベイズ統計における周辺尤度計算を強化する。
Si-Yang R. Y. Li, David A. van Dyk, Maximilian Autenrieth
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新しいモデルがいろんな分野でのサンプル選択バイアスの分析を強化するよ。
Heeju Lim, Jose Alejandro Ordonez, Victor H. Lachos
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新しいアプローチで単一細胞の遺伝子相互作用の理解が深まる。
Changhao Ge, Hongzhe Li
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フィルタリング手法の比較がモデルの効果について新しい洞察を明らかにする。
Yize Hao, Aaron A. Abkemeier, Edward L. Ionides
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この論文では、連続的な治療を伴う観察研究におけるバイアスを減らす方法について話してるよ。
Anthony Frazier, Siyu Heng, Wen Zhou
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治療量の違いが結果に与える影響を評価する新しいアプローチ。
Kyle Schindl, Shuying Shen, Edward H. Kennedy
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新しい方法が健康研究における因果推定の信頼性を高めることを目指している。
Roy S. Zawadzki, Daniel L. Gillen
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行動が健康に関する決定や結果にどう影響するかを見てみよう。
Laura Forastiere, Fan Li, Michela Baccini
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誤って測定された変数が研究結果やバイアスにどう影響するか。
Jeffrey Zhang, Junu Lee
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新しい方法がモデル選択を強化して、予測を改善するんだ。
David Kepplinger, Siqi Wei
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