Estadística

Este artículo examina cómo la medicina personalizada utiliza datos ómicos para mejorar los resultados de supervivencia de los pacientes.

Este artículo habla sobre métodos para manejar datos faltantes en estudios longitudinales.

Explorando la importancia de considerar las variaciones en los efectos del tratamiento.

Nuevos enfoques estadísticos mejoran la comprensión de los efectos de los tratamientos en los resultados de salud.

Un nuevo método mejora la comprensión del riesgo a través de resultados pasados en estudios.

Este estudio analiza los cambios en los desplazamientos en Atlanta durante el COVID-19.

NBA2Vec cambia la forma en que analizamos el rendimiento de los jugadores de la NBA más allá de las estadísticas tradicionales.

Una mirada a cómo los datos históricos influyen en las decisiones de los ensayos clínicos.

Mejorando la predicción conformal usando aprendizaje auto-supervisado para mejores estimaciones de incertidumbre.

Una mirada a cómo el aprendizaje de estructura bayesiana mejora el modelado de datos.

Los investigadores están mirando nuevas formas de analizar datos de supervivencia usando técnicas de machine learning.

VaLLA mejora las predicciones al ofrecer estimaciones de incertidumbre confiables en redes neuronales profundas.

Examinando la intersección de la privacidad diferencial y los desafíos de optimización.

Las técnicas para identificar características importantes en conjuntos de datos complejos son esenciales.

Un nuevo método para gestionar sistemas con retrasos y recolección de datos irregular.

SCS ayuda a identificar qué pacientes se benefician de los tratamientos, mejorando la atención.

Este estudio destaca métodos para analizar señales del cerebro usando matrices de covarianza.

Examinando estructuras en los datos a través de métodos de agrupamiento conectados.

RNNC ofrece un análisis eficiente de datos satelitales, mejorando la precisión y la velocidad.

Una guía sobre procesos puntuales espaciotemporales y sus aplicaciones en diferentes campos.

Los priors CUSP mejoran el análisis factorial bayesiano al manejar la complejidad del modelo.

Nuevas técnicas de muestreo mejoran la precisión y eficiencia al analizar sistemas ocultos complejos.

Un enfoque fresco para manejar el riesgo de inversión centrándose en resultados pesimistas.

Un enfoque estadístico para manejar dos proporciones relacionadas de manera efectiva.

Una inmersión profunda en los conjuntos de confianza de modelos y la selección de variables en estadística.

Examinando cómo la regresión logística mejora el análisis de resultados binarios en diferentes campos.

Este estudio destaca métodos para analizar señales del cerebro usando matrices de covarianza.

Este artículo habla sobre métodos para manejar datos faltantes en estudios longitudinales.

Explorando la importancia de considerar las variaciones en los efectos del tratamiento.

Nuevos enfoques estadísticos mejoran la comprensión de los efectos de los tratamientos en los resultados de salud.

Un nuevo método mejora la comprensión del riesgo a través de resultados pasados en estudios.

Examinando estructuras en los datos a través de métodos de agrupamiento conectados.

Examinando la fiabilidad y validación de las funciones de influencia en modelos de aprendizaje profundo.

Un nuevo algoritmo mejora la precisión en la predicción de brotes de enfermedades a través de la generación de datos detallados.

Una charla sobre cómo juntar enfoques estadísticos para mejorar el análisis de datos.

Un enfoque nuevo revela variaciones individuales en los efectos del tratamiento del programa.

Métodos para calcular con precisión promedios y varianzas a pesar de puntos de datos faltantes.

Un método para predecir resultados específicos usando datos relevantes del pasado.

Un nuevo marco para una mejor inferencia estadística en la investigación y el análisis.

Un enfoque nuevo mejora la detección de señales en entornos ruidosos con datos limitados.

Una inmersión profunda en los conjuntos de confianza de modelos y la selección de variables en estadística.

Las técnicas para identificar características importantes en conjuntos de datos complejos son esenciales.

Integrar transformaciones L2O y modelos gráficos mejora la estimación de parámetros en SEMs.

Lasso ayuda a identificar datos importantes en conjuntos de datos complejos.

Analizando relaciones entre grupos de variables aleatorias para tener mejores ideas.

Este artículo habla sobre el renovado interés en la inferencia fiducial usando métodos generalizados.

Un estudio sobre cómo se propaga la fiebre tifoidea usando modelado estadístico.

Explorando métodos para analizar las diferencias en las distribuciones de datos usando E-variables.