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TrialEmulation ayuda a los investigadores a analizar los efectos de los tratamientos usando datos observacionales.

Presentamos DOPE: un método robusto para mejorar la estimación del efecto del tratamiento usando datos observacionales.

Analizando las causas de las diferencias de rendimiento en aplicaciones de aprendizaje automático en varios entornos.

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Un método para aproximar los compromisos entre equidad y precisión en modelos de aprendizaje automático.

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Un nuevo método para mejorar la precisión estadística en el análisis de investigación.

Investigadores desarrollan una herramienta para aclarar los beneficios del tratamiento en ensayos clínicos de fase III sobre el cáncer.

Una visión general de la verosimilitud del perfil y su aplicación en la inferencia estadística.

Mejorando la eficiencia de las estimaciones de probabilidad en sistemas inciertos a través de métodos avanzados.

Una mirada a nuevos métodos para calcular intervalos de confianza en pruebas de choque mecánico.

Presentando una técnica para mejorar las predicciones y los intervalos de confianza en la toma de decisiones.

Métodos para proporcionar estimaciones poblacionales confiables mientras se garantiza la confidencialidad de los encuestados.

Este método mejora la forma en que analizamos y combinamos los hallazgos de la investigación.

Un estudio sobre cómo mejorar la precisión de las predicciones para modelos de regresión.

Una mirada a la regresión por umbral y su impacto en el análisis de datos de alta dimensión.

El Rating de Línea Dinámico optimiza la capacidad de las líneas eléctricas usando datos meteorológicos locales.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia y precisión en la investigación médica y tecnológica.

Aprende cómo los métodos de Monte Carlo mejoran los intervalos de confianza en la investigación.

Examinando cómo los datos limitados afectan la comprensión de las transiciones de los pacientes en los estudios de salud.

Presentamos un enfoque flexible para analizar ensayos adaptativos con sesgo reducido.

Mejorando el rendimiento de DNN a través de métodos de muestreo de datos eficientes.

Un nuevo método para analizar datos espacio-temporales en varios campos.

Métodos para estimar la confiabilidad en modelos de aprendizaje automático.

Explorando métodos de durabilidad de materiales y predicción de lifespan en entornos de alta tensión.

Las herramientas de IA están cambiando la forma en que interpretamos las pruebas estadísticas y sus implicaciones.

Mejorando la claridad y la precisión en los hallazgos de investigación en salud a través de mejores prácticas estadísticas.

Un enfoque novedoso para mejorar las estimaciones de parámetros mientras medimos la incertidumbre en modelos complejos.

Examinando el papel de definiciones claras en el análisis estadístico.

Un nuevo método evalúa conclusiones a partir de conjuntos de datos incompletos en varios campos de investigación.

Un nuevo método para medir la incertidumbre en el aprendizaje profundo, especialmente en el análisis de supervivencia.

Una mirada al suavizado aleatorio como defensa para modelos de aprendizaje automático.

Usando marcas de relevancia generadas por IA para evaluar de manera eficiente los sistemas de recuperación de información.

Un nuevo enfoque mejora la precisión de las estimaciones de datos de empleo.

Un nuevo método mejora la estimación de resultados en la investigación al abordar los problemas de datos faltantes.

Examinando los retos de interpretar modelos de regresión lineal en machine learning.

Un nuevo método busca mejorar la toma de decisiones en situaciones críticas a través de una calibración cuidadosa.