Estatística - Metodologia

Visão geral dos métodos de inferência por randomização e suas aplicações na pesquisa.

Aprenda como os algoritmos de aumento de dados melhoram a análise de dados e a construção de modelos.

Ensaios N-of-1 ajustam os tratamentos às respostas individuais dos pacientes ao longo do tempo.

Esse artigo foca em melhorar a confiabilidade dos resultados dos modelos de linguagem.

Um novo método identifica grupos em risco de produtos químicos prejudiciais.

Um mergulho profundo em como a incerteza impacta as previsões em modelagem hierárquica.

Usando métodos bayesianos pra melhorar as estimativas de efeito dos tratamentos em pesquisas médicas.

Um novo método pra melhorar a seleção de doadores pra estimativa de efeito causal.

Apresentando o jointLCA, um método pra entender melhor as conexões de dados multiview.

Uma nova abordagem melhora o aprendizado multimodal ao lidar com desequilíbrios na contribuição dos dados.

Apresentando uma abordagem Bayesiana pra melhorar a seleção de variáveis em modelos de regressão.

Um guia pra otimizar o tamanho da amostra pra uma análise de dados mais eficiente.

Aprenda como o Cluster Quilting resolve os desafios do aprendizado em patchwork com conjuntos de dados incompletos.

Analisando métodos tradicionais e de aprendizado de máquina para lidar com dados faltantes.

Aprenda como as vine copulas melhoram as previsões em relacionamentos complexos de dados.

Uma abordagem nova pra entender os efeitos causais em estudos de tratamento com variáveis contínuas.

Uma abordagem flexível pra analisar conjuntos de dados complexos usando Priors Aninhados de Átomos Compartilhados.

Um novo método melhora a modelagem de dados em áreas com informações limitadas.

Métodos inovadores para recuperar rótulos de tempo a partir de dados dinâmicos ruidosos.

Um método pra identificar impactos causais em programas de treinamento e intervenções.

Uma olhada nos algoritmos de ligação de registros e seu impacto na análise de dados.

Pesquisadores apresentaram um método pra avaliar a independência de variáveis aleatórias usando quantis.

Analisando a sobrevivência dos pacientes com modelos polihazard melhora a precisão dos dados e as decisões de tratamento.

Este estudo examina PINNs Bayesianos para estimar parâmetros de PDE a partir de dados ruidosos.

Explorando novas técnicas em design experimental e análise de dados pra pesquisa científica.

Simplificando a análise de dados espaciais com modelos gráficos direcionais para resultados de sim/não.

Uma nova abordagem pra entender como as ações interagem durante as mudanças do mercado.

Métodos bayesianos melhoram a velocidade e a precisão da análise de dados para grandes conjuntos de dados.

Aprenda como HQR e WACI melhoram a precisão dos intervalos de previsão em várias áreas.

Abordando fatores confundidores e mudanças nos dados para melhores previsões.

Uma abordagem estratégica pra proteger os investimentos em pesquisa.

Esse artigo explora uma nova abordagem pra avaliar o impacto do tratamento considerando fatores que mudam.

Examinando as limitações do benchmarking e o valor dos testes científicos.

O VICatMix melhora a agrupação de dados de saúde complexos pra dar insights médicos melhores.

Um novo método prevê as vendas de produtos durante eventos movimentados usando dados proxy.

Uma olhada em como a falta de dados impacta as avaliações de tratamento na saúde.

Apresentando o YEAST, um método flexível pra monitorar experimentos online de forma eficaz.

Esse artigo apresenta um modelo pra estudar a atividade cerebral através de dados de séries temporais multivariadas.

Usar controles externos pode melhorar as estimativas do efeito do tratamento em ensaios clínicos.

Analisando como modelos gaussianos latentes melhoram a análise de dados em saúde pública e migração.