Uma olhada em como o método GDID melhora a análise causal na pesquisa.
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Estatística - Metodologia
RSSUm novo método melhora o aprendizado a partir de dados complexos usando proximais de Wasserstein.
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Um estudo sobre como melhorar os métodos de UDA através da avaliação e compreensão de mudanças nos dados.
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Aprenda como a inferência bayesiana atualiza crenças com novas evidências.
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Um modelo pra agrupar regiões por riscos de saúde parecidos ao longo do tempo.
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Aprenda como a regressão quantílica e os algoritmos MM melhoram a análise de dados em várias áreas.
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Analisando privacidade diferencial em dados de transporte espaço-temporais para proteger os usuários.
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Uma nova abordagem simplifica a estimação de parâmetros em modelos que não têm funções de verossimilhança claras.
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Um estudo comparando suposições de ausência aleatória e ausência latente aleatória.
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Aprenda como os dados populacionais melhoram a precisão das previsões em modelos incertos.
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Aprenda como modelos de defasagem distribuída analisam os impactos da temperatura na saúde ao longo do tempo.
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NIRVAR analisa séries temporais complexas como redes, melhorando a precisão preditiva em várias áreas.
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Esse artigo destaca o uso de Processos Gaussianos na análise de pesquisa clínica.
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Analisando as tendências e os impactos da concentração de mercado no setor agrícola da Europa.
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Um guia claro pra securitizar riscos de seguros e prever perdas futuras.
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Este estudo traz algumas ideias sobre estratégias de tratamento para mieloma múltiplo usando modelos conjuntos.
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Incertus.jl facilita a randomização para ensaios clínicos justos com vários tratamentos.
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Uma olhada nas novas métricas e automação na correspondência de escore de propensão para pesquisa em saúde.
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Um novo método para analisar dados de sobrevivência usando abordagens funcionais.
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Uma nova abordagem para melhorar a precisão na análise de dados composicionais com erros de medida.
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Novos métodos melhoram a seleção de variáveis na análise de dados de alta dimensão.
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Explorando LASSO pra uma seleção de modelo eficaz na análise de dados de rede.
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Um novo framework melhora a análise de modelos de espaço de estado contínuo-discreto usando técnicas baseadas em partículas.
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Esse artigo fala sobre a importância da replicabilidade em testes clínicos usando algoritmos adaptativos.
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Aprenda como o Huber fornece uma média estável em dados com outliers.
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Aprenda como a análise de séries temporais ajuda a prever tendências futuras.
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Um novo método PCA analisa de forma eficaz dados complexos de várias fontes.
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Uma abordagem detalhada para estimar a hiperuniformidade em vários sistemas naturais.
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Uma nova abordagem para comparar distribuições condicionais usando ECMMD em estatística.
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Um novo modelo pra testar distribuições de probabilidade usando distâncias quadráticas.
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Um jeito de identificar mudanças importantes nos dados ao longo do tempo.
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Este estudo explora como a tecnologia móvel ajuda na pesquisa sobre saúde mental.
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Uma nova maneira de estimar parâmetros em dados espaciais enquanto reduz o impacto de outliers.
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Uma nova abordagem melhora a detecção de sinais periódicos em dados de séries temporais complexas.
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Analisando o tempo e a disseminação do Covid-19 em áreas locais de março a junho de 2020.
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Um novo método melhora a análise de doença residual mínima na leucemia.
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Novos métodos melhoram a resolução de problemas em pesquisa operacional usando abordagens baseadas em dados.
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Um método novo pra estimar os impactos do tratamento em pacientes de UTI com sepse.
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fStress ajuda a ajustar modelos medindo distâncias e otimizando a análise de dados.
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Um novo método melhora o processamento de sinais lidando com ruídos em conjuntos de dados complexos.
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