Paradoxe de Simpson : Compréhension et essais randomisés
Graph Chatbot
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Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore les défis que pose l'insertion de paramètres épidémiologiques à partir des données cliniques, en mettant l'accent sur la COVID-19 et la complexité de l'estimation des rapports de fatalité des infections.
Explore la construction d'un modèle de probabilité, l'échantillonnage aléatoire, le calcul de la variance et l'optimisation de l'allocation dans les expériences.
Explore la découverte et la planification de traitements guidés par l'apprentissage automatique en médecine personnalisée à l'aide de données à haut débit et d'un transport optimal neuronal.
Examine l'inférence causale, en soulignant l'importance de s'engager dans une ontologie pour tirer des inférences causales et choisir des estimands appropriés.
