Buchumschlag

Some Statistical and Data Challenges When Building Early-Stage Digital Experimentation and Measurement Capabilities

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Liu, C. H. Bryan
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Applications Databases Methodology
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Correcting for Missing Data When Evaluating Surrogate Markers in a Clinical Trial
von: Lotspeich, Sarah C., et al.
Veröffentlicht: (2026)

AgroDesign: A Design-Aware Statistical Inference Framework for Agricultural Experiments in Python
von: Gul, Aqib
Veröffentlicht: (2026)

Flexible Approach for Statistical Disclosure Control in Geospatial Data
von: Skøien, Jon Olav, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Influence of Nuisance Parameter Uncertainty on Statistical Inference in Practical Data Science Models
von: Wan, Yunrong
Veröffentlicht: (2024)

A Hybrid Agent-Based and System Dynamics Framework for Modelling Project Execution and Technology Maturity in Early-Stage R&D
von: Pessoa, R. W. S., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Practical Process Capability Indices Workflows
von: Jiang, Fei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multiple Imputation of Hierarchical Nonlinear Time Series Data with an Application to School Enrollment Data
von: Liu, Daphne H., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Statistical Inference for Heterogeneous Treatment Effect with Right-censored Data from Synthesizing Randomized Clinical Trials and Real-world Data
von: Mao, Guangcai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accounting for Missing Data in Public Health Research Using a Synthesis of Statistical and Mathematical Models
von: Zivich, Paul N, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Statistical Process Monitoring based on Functional Data Analysis
von: Centofanti, Fabio
Veröffentlicht: (2025)

A Unified Bayesian Framework for Modeling Measurement Error in Multinomial Data
von: Koslovsky, Matthew D., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Statistics of Extremes for Neuroscience
von: Redondo, Paolo V., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Risk-Calibrated Process Capability Approval with Finite Samples
von: Jiang, Fei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Statistical Design of Pragmatic Trials Using Electronic Health Record Data when Outcome Assessments are Uncontrolled and Irregular
von: Bobb, Jennifer F., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Nonlinear Amplification of Finite-Sample Uncertainty in Capability-Based Decisions
von: Jiang, Fei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Beyond Point Estimates: Toward Proper Statistical Inferencing and Reporting of Intraclass Correlation Coefficients
von: Liu, Yufeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Social Media Data for Population Mapping: A Bayesian Approach to Address Representativeness and Privacy Challenges
von: Andrich, Paolo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Optimal Experimental Design for Microplastics Sampling Experiments
von: Aquino-López, Marco A., et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Continuous-Time Dynamic Choice Measurement Model for Problem-Solving Process Data
von: Chen, Yunxiao
Veröffentlicht: (2019)

Two-Stage Trigonometric Regression for Modeling Circadian Rhythms
von: Gorczyca, Michael T., et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Efficient Two-Dimensional Functional Mixed-Effect Model Framework for Repeatedly Measured Functional Data
von: Cao, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Early-Phase Local-Area Model for Pandemics Using Limited Data: A SARS-CoV-2 Application
von: Shi, Jiasheng, et al.
Veröffentlicht: (2022)

A Multi-Stage Drop-the-Loser Design with Superiority Boundaries
von: Greenstreet, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Navigating Challenges in Spatio-temporal Modelling of Antarctic Krill Abundance: Addressing Zero-inflated Data and Misaligned Covariates
von: Amaral, André Victor Ribeiro, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Statistics of extremes for natural hazards: landslides and earthquakes
von: Yadav, Rishikesh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Statistical Inference for Heterogeneous Treatment Effects Discovered by Generic Machine Learning in Randomized Experiments
von: Imai, Kosuke, et al.
Veröffentlicht: (2022)

DIF Statistical Inference without Knowing Anchoring Items
von: Chen, Yunxiao, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Double machine learning to estimate the effects of multiple treatments and their interactions
von: Xiang, Qingyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Experimentation for Homogenous Policy Change
von: Offer-Westort, Molly, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Design and Analysis of Switchback Experiments
von: Bojinov, Iavor, et al.
Veröffentlicht: (2020)

A General Framework for Design-Based Treatment Effect Estimation in Paired Cluster-Randomized Experiments
von: Mann, Charlotte Z., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Nonparametric Estimation and Comparison of Distance Distributions from Censored Data
von: McCabe, Lucas H.
Veröffentlicht: (2023)

When Tukey meets Chauvenet: a new boxplot criterion for outlier detection
von: Lin, Hongmei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

What is Overlap Weighting, How Has it Evolved, and When to Use It for Causal Inference?
von: Lu, Haidong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Statistical Inference for Regression with Imputed Binary Covariates with Application to Emotion Recognition
von: Lin, Ziqian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian Nonparametric Models for Multiple Raters: a General Statistical Framework
von: Mignemi, Giuseppe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Assessing the Accuracy of Multisource Register-based Official Statistics for Multinomial Outcomes
von: Deliu, Nina, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RISE: Two-Stage Rank-Based Identification of High-Dimensional Surrogate Markers Applied to Vaccinology
von: Hughes, Arthur, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Causally Sound Priors for Binary Experiments
von: Irons, Nicholas J., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Replicable Bandits for Digital Health Interventions
von: Zhang, Kelly W., et al.
Veröffentlicht: (2024)