Um olhar sobre a estimativa de densidade de kernel e sua importância na análise de dados complexos.
Eduardo García-Portugués, Andrea Meilán-Vila
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Estatística - Metodologia
RSSUm olhar sobre como os pesquisadores protegem a privacidade em dados de pesquisas enquanto compartilham informações.
Jeremy Seeman, Yajuan Si, Jerome P Reiter
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Um método pra estimar taxas de natalidade em diferentes países usando dados limitados.
Martin Metodiev, Marie Perrot-Dockès, Sarah Ouadah
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Novo kernel melhora processos gaussianos para previsões de dados precisas.
Mark D. Risser, Marcus M. Noack, Hengrui Luo
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Uma estrutura melhora a estimativa de incerteza em imagens médicas para diagnósticos melhores.
Weijie Chen, Alan McMillan
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Um novo método aprimora a estimativa de entrada para modelos de simulação usando apenas dados de saída.
Ziwei Su, Diego Klabjan
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Um olhar sobre como a cointegração ajuda a analisar dados econômicos entre países.
Alain Hecq, Ivan Ricardo, Ines Wilms
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Um novo método para avaliar a descoberta causal por meio da exclusão de variáveis.
Daniela Schkoda, Philipp Faller, Patrick Blöbaum
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Uma nova forma de estabilizar os achados de dados usando calibração isotônica.
Lars van der Laan, Ziming Lin, Marco Carone
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Descubra uma nova forma de analisar grandes conjuntos de dados de maneira eficaz.
Vasilis Chasiotis, Lin Wang, Dimitris Karlis
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Um guia pra entender Empirical Bayes e suas paradas na análise de dados.
Valentino Dardanoni, Stefano Demichelis
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Explorando o futuro de soluções de saúde personalizadas pra melhores resultados pros pacientes.
Christina W. Zhou, Nikki L. B. Freeman, Katharine L. McGinigle
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Aprenda como IPMs e TMLE melhoram as previsões em ecologia e dinâmica populacional.
Yunzhe Zhou, Giles Hooker
― 6 min ler
Aprenda como o método Quasi-Bayes melhora a contagem de eventos em tempo real.
Stefano Favaro, Sandra Fortini
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Uma olhada nos métodos de inferência causal e no papel dos Modelos Causais Estruturais.
Lucius E. J. Bynum, Kyunghyun Cho
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Saiba como a seleção de estabilidade afina o foco nas variáveis de dados importantes.
Mahdi Nouraie, Samuel Muller
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Aprenda como novos métodos de teste lidam com interferências em experimentos de pesquisa.
Tingxuan Han, Ke Zhu, Hanzhong Liu
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Uma visão geral do modelo de limiar linear geral para difusão de informações.
Alexander Kagan, Elizaveta Levina, Ji Zhu
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Como previsões moldam ações e resultados na vida cotidiana.
Daniele Bracale, Subha Maity, Felipe Maia Polo
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Um olhar sobre como a análise de variação melhora nossa compreensão de causa e efeito.
Drago Plecko
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Esse artigo explica erros de discretização e um novo método pra medi-los.
Yuto Miyatake, Kaoru Irie, Takeru Matsuda
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Cientistas simplificam modelos de equações usando uma nova abordagem com splines.
Alexander Johnston, Ruth E. Baker, Matthew J. Simpson
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Uma olhada mais de perto nos benefícios e desafios da Correspondência de Escore de Propensão.
Fei Wan
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Pesquisando resultados dos pacientes pra melhorar a eficácia do tratamento.
Jimmy Huy Tran, Jan Terje Kvaløy, Hartwig Kørner
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Saiba como fdesigns melhora o design experimental para cientistas.
Damianos Michaelides, Antony Overstall, Dave Woods
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Aprenda como a Amostragem por Importância e o IMH estimam distribuições em estatística.
George Deligiannidis, Pierre E. Jacob, El Mahdi Khribch
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Novo método melhora a confiabilidade na testagem dos efeitos de mediação com dados reais.
Asmita Roy, Huijuan Zhou, Ni Zhao
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Pesquisadores enfrentam dados faltantes em experimentos de mHealth pra melhorar as dicas de saúde.
Jiaxin Yu, Tianchen Qian
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Aprenda como a fatoração de tensores torna a análise de dados mais fácil e eficaz.
Federica Stolf, Antonio Canale
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Aprenda como a G-computação ajuda a manter a equidade nas avaliações de ensaios clínicos.
Joe de Keizer, Rémi Lenain, Raphaël Porcher
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Aprenda como a Profundidade Espacial de Wasserstein ajuda a entender dados complexos.
François Bachoc, Alberto González-Sanz, Jean-Michel Loubes
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Analisando a briga entre a produção de energia e o uso de terras agrícolas nos EUA.
Chad Fiechter, Binayak Kunwar, Guy Tchuente
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Aprenda como as distâncias LOT e Wasserstein facilitam e tornam a análise de dados mais eficaz.
Michael Wilson, Tom Needham, Anuj Srivastava
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APGNN combina física e dados pra aumentar a precisão das previsões em várias áreas.
David Shulman, Itai Dattner
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Pesquisas mostram como a poluição afeta a saúde, focando no peso ao nascer e nos poluentes.
Aaron Sonabend, Jiangshan Zhang, Joel Schwartz
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Explorando a importância dos quantis na análise de dados.
Alysha M De Livera, Luke Prendergast, Udara Kumaranathunga
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Métodos inovadores para estimar distribuições estacionárias em equações diferenciais estocásticas de McKean-Vlasov.
Elsiddig Awadelkarim, Neil K. Chada, Ajay Jasra
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Apresentando uma rede neural de gravata borboleta inovadora pra uma previsão melhor e gestão de incertezas.
Alisa Sheinkman, Sara Wade
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Um olhar sobre como ensaios clínicos randomizados em grupo avaliam métodos educacionais nas escolas.
Shubhadeep Chakraborty, Bo Wang, Ram Tiwari
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Pesquisas exploram como os adolescentes se mantêm ativos e os fatores que influenciam seu comportamento.
Benny Ren, Ian Barnett, Haochang Shou
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