Um olhar sobre como a cointegração ajuda a analisar dados econômicos entre países.
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Estatística - Metodologia
RSSUm novo método para avaliar a descoberta causal por meio da exclusão de variáveis.
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Uma nova forma de estabilizar os achados de dados usando calibração isotônica.
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Descubra uma nova forma de analisar grandes conjuntos de dados de maneira eficaz.
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Um guia pra entender Empirical Bayes e suas paradas na análise de dados.
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Explorando o futuro de soluções de saúde personalizadas pra melhores resultados pros pacientes.
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Aprenda como IPMs e TMLE melhoram as previsões em ecologia e dinâmica populacional.
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Aprenda como o método Quasi-Bayes melhora a contagem de eventos em tempo real.
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Uma olhada nos métodos de inferência causal e no papel dos Modelos Causais Estruturais.
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Saiba como a seleção de estabilidade afina o foco nas variáveis de dados importantes.
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Aprenda como novos métodos de teste lidam com interferências em experimentos de pesquisa.
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Uma visão geral do modelo de limiar linear geral para difusão de informações.
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Como previsões moldam ações e resultados na vida cotidiana.
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Um olhar sobre como a análise de variação melhora nossa compreensão de causa e efeito.
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Esse artigo explica erros de discretização e um novo método pra medi-los.
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Cientistas simplificam modelos de equações usando uma nova abordagem com splines.
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Uma olhada mais de perto nos benefícios e desafios da Correspondência de Escore de Propensão.
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Pesquisando resultados dos pacientes pra melhorar a eficácia do tratamento.
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Saiba como fdesigns melhora o design experimental para cientistas.
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Aprenda como a Amostragem por Importância e o IMH estimam distribuições em estatística.
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Novo método melhora a confiabilidade na testagem dos efeitos de mediação com dados reais.
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Pesquisadores enfrentam dados faltantes em experimentos de mHealth pra melhorar as dicas de saúde.
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Aprenda como a fatoração de tensores torna a análise de dados mais fácil e eficaz.
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Aprenda como a G-computação ajuda a manter a equidade nas avaliações de ensaios clínicos.
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Aprenda como a Profundidade Espacial de Wasserstein ajuda a entender dados complexos.
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Analisando a briga entre a produção de energia e o uso de terras agrícolas nos EUA.
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Aprenda como as distâncias LOT e Wasserstein facilitam e tornam a análise de dados mais eficaz.
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APGNN combina física e dados pra aumentar a precisão das previsões em várias áreas.
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Pesquisas mostram como a poluição afeta a saúde, focando no peso ao nascer e nos poluentes.
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Explorando a importância dos quantis na análise de dados.
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Métodos inovadores para estimar distribuições estacionárias em equações diferenciais estocásticas de McKean-Vlasov.
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Apresentando uma rede neural de gravata borboleta inovadora pra uma previsão melhor e gestão de incertezas.
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Um olhar sobre como ensaios clínicos randomizados em grupo avaliam métodos educacionais nas escolas.
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Pesquisas exploram como os adolescentes se mantêm ativos e os fatores que influenciam seu comportamento.
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Um olhar sobre como a estimativa causal melhora a tomada de decisão sobre tratamentos na medicina.
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Prever as taxas de mortalidade ajuda a planejar aposentadorias e cuidados de saúde para uma população que tá envelhecendo.
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Um guia prático para analisar dados composicionais usando modelos bayesianos multinível.
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Um modelo que prevê a qualidade do ar pra ajudar nas decisões de saúde pública.
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Aprenda como a covariância de Gini parcial melhora a análise de dados de alta dimensão e de cauda pesada.
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Aprenda como os algoritmos de NN recomendam opções mesmo quando enfrentam informações faltando.
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