Estatística - Metodologia

Novos métodos têm como objetivo conectar os resultados de ensaios clínicos com os desfechos de tratamento na vida real.

A NEST usa redes neurais pra melhorar os testes psicométricos em estudos de visão.

Novos métodos para colaboração que preserva a privacidade em aprendizado federado vertical.

Novas técnicas simplificam a análise de grandes conjuntos de dados espaciais, melhorando a precisão e a velocidade.

Novos métodos melhoram a eficiência e a confiabilidade dos testes clínicos.

Um estudo sobre modelagem conjunta de dados de pesquisa enquanto lida com os desafios de anonimização de localização.

Aproveitando dados externos para melhorar a seleção de características em estudos genômicos.

Uma nova abordagem pra agrupar séries temporais funcionais parecidas pra uma análise melhor.

Uma nova abordagem melhora a análise de dados, aumentando a confiabilidade e a generalização.

Analisando como a falta de dados afeta a compreensão das transições dos pacientes em estudos de saúde.

Um novo método melhora a precisão do cálculo de evidências bayesianas na cosmologia.

Um novo método revela insights mais profundos sobre a diferença de riqueza entre grupos raciais.

Aprenda como analisar dados de LULC usando pacotes R.

Uma nova abordagem estatística ajuda a classificar os estados ativos e quietos das estrelas.

Aprenda como a precificação dinâmica ajuda as empresas a responderem ao comportamento do consumidor e às tendências do mercado.

Apresentando uma abordagem flexível para analisar ensaios adaptativos com viés reduzido.

Este artigo analisa o papel da binarização na análise dos efeitos de tratamento contínuos.

Esse artigo investiga como diferentes setores econômicos impactam a desigualdade de renda nos EUA.

Um novo método pra estimar efeitos de tratamento usando ensaios controlados e dados do mundo real.

Um novo método melhora a estimativa de fatores fracos e fortes nos dados.

Um novo método para previsões econômicas melhores usando fatores latentes e técnicas de kernel.

Uma nova abordagem em testes clínicos adapta os tratamentos às necessidades individuais dos pacientes.

Um guia para identificabilidade de parâmetros e estimativa em modelagem do mundo real.

Um novo método melhora as previsões de saúde usando fontes de dados externas.

Entendendo os impactos do tratamento levando em conta a interferência da rede.

Esse estudo avalia métodos para encontrar comunidades em redes bipartidas com sinais.

Um método pra melhorar a análise de dados distribuídos e de alta dimensão em várias áreas.

Esse artigo fala sobre um método pra detectar efeitos colaterais de vacinas durante as campanhas.

Um novo método pra avaliar os impactos de políticas usando estratégias de tratamento escalonadas.

Apresentando um método inovador para analisar os efeitos do tratamento sem a condição de positividade.

Esse artigo fala sobre métodos pra estimar parâmetros que mudam em sistemas dinâmicos usando dados em tempo real.

Um olhar sobre como modelos de sensibilidade calibrada melhoram a inferência causal em estudos.

Um novo método cria intervalos de previsão confiáveis usando dados diversos enquanto garante a privacidade.

O WGBoost oferece previsões probabilísticas avançadas e um melhor gerenciamento da incerteza em várias áreas.

Uma visão clara de como erros de medição afetam previsões estatísticas.

Um novo método melhora a amostragem de dados para modelos complexos com variáveis dependentes.

Entendendo as complexidades de avaliar os efeitos de um único tratamento em designs fatoriais.

Esse artigo fala sobre métodos para criar intervalos de previsão mais estreitos em condições de dados que mudam.

Um estudo sobre os pontos de mudança nas redes ao longo do tempo.

Um método pra lidar com erros de dados em análise de alta dimensionalidade.