Un nuevo enfoque a los p-valores mejora la evaluación de la evidencia en la investigación estadística.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Un nuevo enfoque a los p-valores mejora la evaluación de la evidencia en la investigación estadística.
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Un método para generar datos sintéticos usando redes bayesianas para proteger la privacidad mientras se permite el análisis.
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Presentando un método flexible para evaluar el ajuste del modelo INAR sin suposiciones estrictas.
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Presentamos ZOD-MC, un enfoque novedoso para tareas de muestreo desafiantes.
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Combinando modelos mecánicos y de aprendizaje automático para mejores predicciones de glucosa.
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Técnicas innovadoras mejoran la comparación de datos en la investigación sobre la obesidad infantil.
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BGWSR mejora las predicciones en el análisis de datos espaciales usando métodos estadísticos innovadores.
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Un nuevo método para identificar cambios en datos de series temporales composicionales.
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Te presento VOROS, un método para mejorar la evaluación del rendimiento de clasificadores en escenarios desbalanceados.
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El estudio investiga cómo las personas perciben las redes relacionales a través de gráficos.
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Un nuevo método para analizar series de tiempo de conteo, centrándose en problemas de autocorrelación.
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Un nuevo método de análisis mejora la comprensión de las enfermedades crónicas y los factores de salud.
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Nuevo método semi-supervisado mejora la estimación estadística con datos sin etiquetar.
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Un nuevo enfoque para combinar datos de medidas biológicas separadas.
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Un nuevo método mejora la estimación de incertidumbre en modelos estadísticos.
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Nuevo método mejora la seguridad y confiabilidad en la dosificación de ensayos clínicos.
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Analizando el sesgo de las etiquetas y su impacto en los resultados de la investigación usando modelos bayesianos.
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Un nuevo método mejora la estimación de momentos con menos cálculo y mayor precisión.
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Estrategias para mejorar el rendimiento del modelo en medio de cambios en la distribución de datos.
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Una mirada a los métodos para evaluar con precisión los impactos del tratamiento.
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Un nuevo método mejora el etiquetado de imágenes hiperespectrales para una mejor evaluación de la calidad de los alimentos.
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Un nuevo método mejora la detección de atípicos y la estimación en conjuntos de datos multidimensionales.
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Examinando cómo la correlación de distancia mide la dependencia de variables y su respuesta a los valores atípicos.
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Un nuevo método reduce la complejidad en datos categóricos jerárquicos para mejorar las predicciones.
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Este artículo explora cómo la predicción conforme mejora la toma de decisiones en entornos inciertos.
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Este artículo presenta un método más simple para el análisis de mediación en la investigación social.
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Un método nuevo para agrupar datos según la densidad y la incertidumbre.
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Presentamos un método para mejorar la eficiencia del análisis bayesiano en sistemas complejos.
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Explora métodos de prueba no paramétricos para obtener resultados de investigación efectivos.
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Presentando un método que mejora el análisis de datos de superficie complejos en múltiples campos.
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Un nuevo enfoque mejora el análisis del impacto de la contaminación en la salud.
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Explorando cómo los cambios en las exposiciones de salud impactan los resultados con técnicas estadísticas innovadoras.
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Aprende cómo el análisis factorial y la rotación varimax aclaran estructuras de datos complejas.
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Un nuevo método mejora la fiabilidad de las predicciones de las redes neuronales.
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Un método para aprender y evaluar políticas al mismo tiempo usando todos los datos disponibles.
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Un método para mejorar las estimaciones a partir de muestras no probabilísticas usando calibración.
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Un nuevo modelo paramétrico aborda las fracciones de cura y la censura dependiente en el análisis de supervivencia.
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Aprende métodos efectivos para ajustar matrices de escala en el muestreo de Monte Carlo Hamiltoniano.
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Este estudio evalúa el impacto de datos de baja fidelidad en modelos sustitutos.
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Un vistazo a la modelación conjunta que combina mediciones repetidas y el tiempo de eventos en estudios de salud.
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