Estatística - Metodologia

Explorando novas maneiras de analisar dados confiáveis sobre doenças cardíacas.

O GAM-DVQR melhora as previsões do tempo capturando relações complexas entre variáveis.

Um guia pra entender e aplicar métodos de inferência causal.

Analisar as relações de causa e efeito é fundamental para previsões precisas de consumo de energia no design de edifícios.

Uma nova abordagem pra identificar pontos de dados incomuns em várias áreas.

Um método pra melhorar previsões em dados com resultados faltando.

Esse artigo apresenta um modelo para uma análise de sensibilidade melhorada de estimativas lineares.

Uma nova maneira de coletar informações precisas sobre a opinião pública usando as redes sociais.

Aprenda métodos pra recuperar sinais de observações barulhentas de forma eficaz.

Um novo método melhora a estimativa de parâmetros na análise de séries temporais.

Este estudo melhora os métodos de espectroscopia para uma análise melhor dos produtos lácteos.

Pesquisadores desenvolvem um modelo pra estudar relações espaciais e impactos à distância.

Pesquisadores melhoram estimativas causais usando estimativa de dupla contração de diversas fontes de dados.

Ensaios N-of-1 personalizam o tratamento focando nas respostas individuais.

Heckman-FA automatiza a seleção de recursos, melhorando as previsões mesmo com dados faltando.

Um novo método melhora as métricas proxy pra decisões melhores em experimentos.

Uma nova abordagem melhora a compreensão das relações microbianas e dos resultados de saúde.

Um novo método melhora a combinação de p-values discretos pra resultados de pesquisa melhores.

Analistas equilibram expectativas e resultados na análise de dados pra tomar decisões mais informadas.

Explorando estratégias para A/B testing eficaz em redes sociais.

Testes inovadores melhoram a compreensão da dependência transversal em dados de painel.

Um olhar sobre novos métodos para analisar padrões de dados sazonais.

Um novo método melhora a alocação de participantes em experimentos com base em dados iniciais.

GraphDKL melhora as previsões ao lidar com incertezas e complexidades de dados em rede.

Esse artigo questiona a validade dos testes de efeito total na análise de mediação.

Aprenda a identificar mudanças nos dados com sequências de confiança.

Explore amostragem de Gibbs e aumento de dados na modelagem estatística.

Uma olhada em como o DiscoSCM melhora a análise causal para o comportamento individual.

GrIVET melhora a análise causal ao lidar com fatores ocultos em sistemas complexos.

Uma olhada em como estimar a probabilidade de acidentes de trânsito usando técnicas adaptativas.

Um novo método para estimar falsas hipóteses nulas melhora a precisão em cenários de testes múltiplos.

Um olhar mais de perto sobre o tamanho da amostra efetiva e seu papel nas previsões médicas.

Teorias causais podem melhorar a confiabilidade e a segurança dos modelos em aprendizado de máquina.

Aprenda a estimar parâmetros para dados de cauda pesada usando distribuições Pareto por partes.

Entenda como saber as causas do desempenho dos alunos pode melhorar o apoio educacional.

Analisando modelos de epidemia usando métodos frequentistas pra melhores intervenções em saúde pública.

Esse artigo analisa como a semelhança em padrões históricos pode melhorar as previsões de fluxo de tráfego.

Um método para regressão esparsa em grupo de forma eficiente na ciência de dados.

Analisando como as variações de temperatura afetam o desempenho econômico em diferentes regiões.

Um método para estimativa imparcial de parâmetros em processos de difusão parcialmente observados.