Estadística

Explora un nuevo método para analizar los efectos del tratamiento a lo largo del tiempo.

Examinando los sesgos en el monitoreo de la calidad del aire y sus implicaciones para la salud pública.

Analizar las tendencias en speedrunning y aprendizaje automático revela cosas interesantes sobre las mejoras en los récords.

Una revisión de los métodos usados para estimar las emisiones de metano y su impacto.

Examinando un enfoque impulsado por el usuario para manejar el contenido en redes sociales.

Analizar el comportamiento al volante a través de datos telemáticos revela información para la evaluación del riesgo en seguros.

Analizando la precisión de los datos de salud durante la pandemia de COVID-19.

Este artículo presenta nuevos métodos para analizar datos de MRI y la progresión del Alzheimer.

Un nuevo método mejora la estimación de la densidad de probabilidad conjunta con datos de menor dimensión.

Este artículo analiza cómo la selección de núcleos impacta la precisión de la estimación modal en estadística.

Aprende cómo funcionan las redes neuronales y sus aplicaciones en varios campos.

Un nuevo método para mejorar el aprendizaje a partir de datos ruidosos en el aprendizaje automático.

Explorando cómo la multicalibración mejora la equidad en las predicciones de IA.

Presentando técnicas para mejorar la toma de decisiones en entornos inciertos.

Nuevos métodos mejoran el aprendizaje en redes neuronales con datos ruidosos.

SILVR hace que sea más fácil crear nuevos candidatos a medicamentos usando aprendizaje automático y fragmentos conocidos.

Explorando problemas inversos bayesianos y su impacto en múltiples campos.

Aprende cómo el paquete hset simplifica la recolección y gestión de datos en R.

Un nuevo método mejora la selección de columnas de datos para un análisis mejor.

Nuevos métodos mejoran la velocidad y precisión al analizar conjuntos de datos relacionados con la salud.

Explora cómo las funciones de profundidad mejoran el análisis estadístico y la comprensión de las distribuciones de datos.

Un nuevo método mejora la precisión de las pruebas de dos muestras en medio de diferencias ocultas.

Este artículo presenta un nuevo método para definir espacios de diseño en biofarmacéuticos.

tmfast acelera el modelado de temas, ayudando a los investigadores a analizar datos de texto de manera efectiva.

Aprende métodos efectivos para mejorar la toma de decisiones en grupo a través de una mejor agregación de preferencias.

Nuevos métodos mejoran los modelos de predicción para los resultados de salud de los pacientes.

Este artículo revisa cómo las estimaciones del tamaño del grupo de pacientes afectan las tasas de error en los ensayos clínicos.

Explora un nuevo método para analizar los efectos del tratamiento a lo largo del tiempo.

Examinando servicios después del alta para evitar regresos al hospital.

Ajustando el apoyo educativo a través de intervenciones adaptativas y métodos de análisis efectivos.

Un nuevo método mejora la selección de columnas de datos para un análisis mejor.

Una mirada a cómo manejar los riesgos en el análisis de fallos mediante métodos estadísticos avanzados.

Explora un nuevo método para analizar los efectos del tratamiento a lo largo del tiempo.

Los investigadores combinan datos y estrategias para hacer mejores predicciones de la NBA.

Analizando la precisión de los datos de salud durante la pandemia de COVID-19.

Los confinamientos llevaron a más muertes y costos en el tratamiento del cáncer de mama.

Una guía práctica sobre la Distribución de Probabilidad de Techo a Dos Aguas y sus aplicaciones.

La investigación examina cómo las interacciones locales pueden simplificar sistemas complejos usando datos de imágenes.

Este artículo explora las distribuciones de probabilidad interventionales y su papel en la causalidad.

Cómo demasiadas mediciones pueden engañar sobre la seguridad en los proyectos.

Una mirada a la estimación de distribuciones de datos afectadas por ruido.

Explora la distribución skew-normal y su uso en el análisis de datos.

Este artículo estudia la consistencia uniforme de las incrustaciones espectrales en varias aplicaciones.

Una mirada a cómo BART generalizado mejora los métodos de análisis de datos.

Explora cómo las funciones de profundidad mejoran el análisis estadístico y la comprensión de las distribuciones de datos.

Los métodos recientes mejoran la precisión de las estimaciones en varios campos mediante técnicas de filtrado avanzadas.

Explorando estimadores MAP en el análisis bayesiano de problemas inversos.

GGLM aborda las dependencias de datos para obtener mejores insights en situaciones complejas.