Estadística - Metodología

La investigación arroja luz sobre las interacciones en redes dinámicas usando técnicas de modelado avanzadas.

Un método para analizar los efectos del tratamiento en pacientes usando datos existentes.

Presentando un método para mejorar la agrupación de datos de distribución usando promedios y variaciones.

Aprende cómo la lente débil ayuda a descubrir las distribuciones de masa ocultas del universo.

Un nuevo enfoque para una reducción de dimensiones efectiva en tareas de clasificación.

Este artículo habla sobre métodos para abordar el sesgo en los resultados de la investigación.

Un marco para analizar relaciones causales en escenarios extremos.

Un nuevo método estima efectos causales usando pocas intervenciones, incluso con factores ocultos.

Una mirada al estudio de las nubes moleculares y su papel en la creación de estrellas.

RSCUSUM ofrece una solución para detectar cambios en los datos de forma eficiente y precisa.

Un nuevo método mejora la precisión del descubrimiento causal usando selección automática de núcleos.

Una herramienta para cálculos precisos del tamaño de muestra en ensayos clínicos considerando la falta de cumplimiento.

Un método para estimaciones de población precisas a un nivel granular.

Presentando un método bayesiano para inferir estados ocultos en sistemas complejos.

Aprende cómo los Procesos Gaussianos mejoran las predicciones y manejan la incertidumbre en el análisis de datos.

Aprende cómo las redes cambian con el tiempo usando el Modelo de Configuración Temporal.

Este artículo habla sobre cómo abordar los efectos del tratamiento a pesar de la falta de cumplimiento de los participantes.

Nuevos métodos mejoran las estimaciones de los efectos del tratamiento en subgrupos de ensayos clínicos.

Una mirada a cómo el método GDID mejora el análisis causal en la investigación.

Un nuevo método mejora el aprendizaje a partir de datos complejos utilizando proximales de Wasserstein.

Un estudio sobre cómo mejorar los métodos de UDA a través de la evaluación y comprensión de los cambios en los datos.

Aprende cómo la inferencia bayesiana actualiza creencias con nueva evidencia.

Un modelo para agrupar regiones por riesgos de salud similares a lo largo del tiempo.

Aprende cómo la regresión cuantílica y los algoritmos MM mejoran el análisis de datos en varios campos.

Examinando la privacidad diferencial en datos de transporte espaciotemporales para proteger a los usuarios.

Un nuevo enfoque simplifica la estimación de parámetros en modelos que no tienen funciones de verosimilitud claras.

Un estudio que compara suposiciones de faltantes al azar y faltantes latentes al azar.

Aprende cómo los datos de población mejoran la precisión de las predicciones en modelos inciertos.

Aprende cómo los modelos de rezago distribuido analizan los impactos de la temperatura en la salud a lo largo del tiempo.

NIRVAR analiza series temporales complejas como redes, mejorando la precisión predictiva en varios campos.

Este artículo destaca el uso de Procesos Gaussianos en el análisis de investigación clínica.

Examinando las tendencias y los impactos de la concentración del mercado en el sector agrícola de Europa.

Una guía clara para securitizar riesgos de seguros y predecir pérdidas futuras.

Este estudio ofrece ideas sobre estrategias de tratamiento para el mieloma múltiple usando modelos conjuntos.

Incertus.jl hace que la randomización sea más fácil para ensayos clínicos justos con varios tratamientos.

Una mirada a las nuevas métricas y automatización en el emparejamiento por puntaje de propensión para la investigación en salud.

Un nuevo método para analizar datos de supervivencia usando enfoques funcionales.

Un enfoque nuevo para mejorar la precisión en el análisis de datos de composición con errores de medición.

Nuevos métodos mejoran la selección de variables en el análisis de datos de alta dimensión.

Explorando LASSO para una selección de modelos efectiva en el análisis de datos de redes.