Estatística - Metodologia

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.

Uma abordagem de teste em duas etapas simplifica as interações entre várias variáveis genéticas.

Novos modelos fornecem insights sobre sistemas complexos ao se concentrarem em componentes individuais.

Um método para análise eficaz de modelos de fator tensor de alta dimensão em finanças.

Uma nova abordagem para aprimorar as previsões da qualidade do ar usando dados de satélite.

Uma visão sobre como a PDA ajuda a analisar dados funcionais complexos.

O CHCDS melhora a precisão da previsão sem partição de dados.

Uma nova estrutura melhora a precisão das previsões enquanto minimiza o tamanho dos conjuntos de previsões.

Padronizar critérios pode melhorar as ferramentas de IA para detectar carcinoma basocelular.