Estadística - Metodología

Un nuevo método para estimar con precisión los datos faltantes en análisis estadísticos.

Explorando formas de combinar datos mientras se protege la privacidad.

Un nuevo enfoque ofrece un análisis más rápido y preciso de mutaciones genéticas raras en diferentes grupos.

Un nuevo enfoque mejora la comprensión de las interacciones genéticas en el tratamiento de enfermedades.

Nuevos índices ofrecen nuevas perspectivas sobre la desigualdad de ingresos entre diferentes grupos.

Una mirada a los retos de evaluar los impactos de los tratamientos en sistemas interconectados.

Nuevos métodos mejoran el análisis de fiabilidad en aeroespacial usando procesos gaussianos profundos.

Una guía para usar Modelos Ocultos de Markov para analizar datos dependientes del tiempo.

Explora los factores que afectan el éxito de los proyectos de ciencia de datos y cómo mejorar los resultados.

Aprende cómo la estimación de la matriz de covarianza mejora la toma de decisiones financieras y la gestión de riesgos.

Un nuevo método mejora la eficiencia y la fiabilidad de la simulación de eventos raros en varios campos.

Métodos clave para identificar factores significativos en diversas industrias.

Un nuevo método mejora la estimación de sistemas en cambio utilizando datos estadísticos.

Un nuevo método mejora la precisión al vincular datos de salud y ciencias sociales.

Identificando cambios de temperatura relacionados con eventos que alteran el clima.

Un nuevo enfoque para mejorar la estimación de datos usando información adicional.

La detección de valores atípicos es clave para un análisis de datos preciso y conclusiones.

TSLiNGAM mejora el descubrimiento causal en conjuntos de datos complejos con distribuciones sesgadas.

Los avances en los métodos de prueba mejoran la comprensión de las relaciones entre variables.

Una mirada a las matrices de correlación y las fortalezas y debilidades del modelo de factores agrupados.

La causalidad mejora la predicción al mostrar cómo los factores influyen en los resultados.

Este método revela relaciones predictivas a través de permutaciones y redes neuronales.

Esta investigación examina matrices de correlación de muestras en el análisis de series temporales de alta dimensión.

Nuevas estrategias mejoran la validación de modelos para mezclas químicas complejas.

La Ley de Benford muestra cómo los datos naturales desafían las expectativas en la distribución de dígitos.

Un nuevo método para identificar puntos de cambio en datos de series temporales multivariantes.

Un nuevo método mejora el análisis de modelos estadísticos para conjuntos de datos complejos.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de los efectos del tratamiento en diferentes lugares.

Este artículo habla sobre un método para agrupar variables similares usando descomposición en valores singulares.

Investigando cómo las recetas afectan los resultados del tratamiento de la diabetes usando métodos avanzados.

Usando modelos generativos basados en puntajes para mejorar las técnicas de restauración de imágenes.

Un nuevo modelo mejora el ranking mediante comparaciones pareadas en varios campos.

Un nuevo método mejora el análisis de los efectos de las lesiones cerebrales en la cognición.

Un nuevo método para estimar matrices de covarianza inversas usando información parcial sobre el orden de las variables.

Un nuevo enfoque para estimar efectos parciales promedio en el análisis de datos usando técnicas de machine learning.

Un nuevo método para analizar relaciones causales usando SEMs lineales parcialmente homocedásticos.

Modelos eficientes que usan menos parámetros para mejorar el rendimiento en el aprendizaje profundo.

Nuevos métodos mejoran la comparación de datos en entornos cambiantes.

Presentamos un método que mejora la precisión en la predicción de lluvias para estar mejor preparados.

Simplificando la detección de outliers en diferentes tipos de datos para un mejor análisis.