Estadística

Una mirada al análisis de datos de supervivencia de pacientes en la investigación clínica.

Una mirada a cómo el modelo de Makeham analiza las tasas de muerte y los riesgos.

Presentando modelos avanzados para clasificar datos positivos y no etiquetados en diferentes campos.

Nuevos modelos mejoran la detección de problemas en los sensores para el monitoreo de la calidad del agua en ríos.

Este artículo habla sobre los esfuerzos para mejorar la diversidad en las escuelas a través de un acercamiento informado.

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.

TiDE combina simplicidad y efectividad para pronósticos de series de tiempo a largo plazo.

Este artículo habla sobre las dificultades de definir la aprendibilidad para diferentes distribuciones de probabilidad.

Nuevos métodos mejoran los circuitos probabilísticos para hacer mejores predicciones e inferencias causales.

Sharp-SSL mejora la clasificación al seleccionar de manera eficiente las características importantes en el aprendizaje semi-supervisado.

Aprende cómo los espacios de Hilbert de Bayes mejoran la estadística bayesiana con grandes conjuntos de datos.

El Lasso adaptativo mejora el análisis de datos al manejar los valores atípicos y proporcionar estimaciones confiables.

Una mirada a mejores formas de estimar la correlación cruzada.

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

Un nuevo método para analizar datos de series temporales desde una perspectiva de frecuencia.

Presentando un método para estimar mejor las probabilidades de eventos raros.

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.

Un nuevo método estadístico ofrece mejores perspectivas sobre los efectos del tratamiento con múltiples covariables.

Un nuevo método mejora el diseño experimental para sistemas complejos con respuestas mixtas.

Aprende cómo las estructuras de bloques uniformes simplifican el análisis de datos y mejoran las conclusiones.

Las redes neuronales ofrecen predicciones más rápidas y flexibles de casos de malaria.

Una mirada al análisis de datos de supervivencia de pacientes en la investigación clínica.

Una guía concisa sobre Redes Bayesianas y las capacidades de pgmpy.

Un nuevo enfoque mejora el análisis de los impactos de los tratamientos de salud usando datos de observación.

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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.

El emparejamiento por caliper mejora las comparaciones en la investigación, reduciendo el sesgo en las estimaciones del efecto del tratamiento.

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Examinando cómo los organismos toman decisiones en medio de la incertidumbre y el riesgo.

Una profunda inmersión en la complejidad de las muestras y sus implicaciones para las predicciones de aprendizaje automático.

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.