Estadística - Metodología

Este marco mejora cómo los investigadores combinan datos de diferentes estudios.

Un enfoque simplificado para estimar la prevalencia de enfermedades usando pruebas combinadas e individuales.

Un enfoque nuevo para manejar datos incompletos en estudios de salud e ingeniería.

Los métodos de simulación ofrecen información valiosa para la investigación estadística y aplicaciones del mundo real.

Presentando un método flexible para un mejor análisis de clasificación usando relaciones de orden difusas.

Un método para incorporar de manera efectiva el conocimiento experto en modelos bayesianos.

Presentando un método más simple para estudiar las influencias del crimen en Uttar Pradesh.

Este artículo habla sobre métodos para comparar técnicas de selección y clasificación de variables en el análisis de datos.

Aprende sobre nuevos métodos para analizar datos de series temporales complejas.

Una mirada a los modelos autorregresivos periódicos y sus aplicaciones en datos ruidosos.

Nuevos métodos mejoran el análisis de datos de salud para condiciones crónicas.

Explora un método para estimar de manera confiable en datos complejos con variables aleatorias interdependientes.

Un nuevo método para identificar mejor los clústeres significativos en el análisis de datos.

Explora la importancia de las predicciones contrafactuales en la predicción de resultados de salud en diferentes escenarios de tratamiento.

Los ensayos en plataforma mejoran la eficiencia al probar múltiples tratamientos al mismo tiempo.

Un nuevo marco mejora la comprensión de los experimentos binarios en la investigación médica.

El meta-análisis de superficie de respuesta ofrece insights más precisos sobre los efectos del tratamiento.

Este método mejora la precisión al estimar totales de población y cuantiles.

Explorando estrategias para manejar datos faltantes por la retirada de pacientes en ensayos clínicos.

Un nuevo modelo mejora la estimación de la dinámica de transmisión de enfermedades.

Un nuevo algoritmo mejora la gestión de errores en la investigación científica.

Una mirada al Modelo Dirichlet Logístico-Normal para datos composicionales.

Este artículo habla de un nuevo marco para la estimación eficiente de parámetros usando mapas de transporte.

Este artículo examina métodos para la estimación de parámetros en nuevas familias de copulas para mejorar el modelado.

Combinando GANs y VAEs para mejorar la generación de imágenes.

Presentando un modelo flexible para analizar datos de series temporales esféricas complejas.

Nueva técnica combina datos poco relacionados para obtener mejores insights de investigación.

Una mirada a la importancia del análisis de redes en varios campos.

Una mirada a los diseños de donut RD y sus implicaciones en la investigación.

Presentando residuos innovadores para una mejor evaluación de modelos de regresión de resultados discretos.

Este artículo habla sobre métodos para analizar la efectividad de tratamientos en ensayos clínicos.

Usando métodos estadísticos para predecir el consumo en áreas poco muestreadas de Ghana.

Un nuevo enfoque mejora la precisión de las predicciones usando ponderación flexible.

Una mirada a dos métodos para el análisis de regresión en dimensiones altas.

Presentando un marco para el análisis de sensibilidad en estudios con múltiples niveles de tratamiento.

Un nuevo enfoque para seleccionar los mejores modelos de EDO usando pruebas estadísticas.

Este artículo habla sobre métodos para mejorar las predicciones económicas mediante la síntesis predictiva.

Los modelos de espacio de estados mejoran el análisis de datos de conteo para hacer mejores predicciones y decisiones.

Este artículo presenta un método para evaluar los efectos del tratamiento, teniendo en cuenta las interacciones entre los participantes.

Los diseños cruzados mejoran los estudios de tratamiento en varios campos al reducir las diferencias individuales.