Un nuevo enfoque para estimar parámetros en datos espaciales mientras se reduce el impacto de los valores atípicos.
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Estadística - Metodología
RSSUn nuevo enfoque mejora la detección de señales periódicas en datos de series temporales complejas.
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Examinando el tiempo y la propagación del Covid-19 en áreas locales de marzo a junio de 2020.
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Un nuevo método mejora el análisis de la enfermedad residual mínima en leucemia.
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Nuevos métodos mejoran la resolución de problemas en la investigación de operaciones usando enfoques basados en datos.
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Un nuevo método para estimar el impacto del tratamiento en pacientes de UCI con sepsis.
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fStress ayuda en el ajuste de modelos al medir distancias y optimizar el análisis de datos.
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Un nuevo método mejora el procesamiento de señales al abordar el ruido en conjuntos de datos complejos.
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Un nuevo modelo mejora las predicciones de demanda a pesar de las limitaciones de datos.
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Nuevos métodos analizan cambios complejos en los datos a través del tiempo y el espacio.
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Aprende cómo varían los efectos del tratamiento a lo largo del tiempo en ensayos clínicos.
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Un método para evaluar relaciones causales usando datos de estudios de gemelos.
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Combinar diferentes tipos de datos mejora la comprensión de los sistemas biológicos.
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Aprende sobre métodos de muestreo para estudiar redes grandes de manera efectiva.
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Un método confiable para ajustar elipsoides de forma precisa a puntos de datos ruidosos.
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Un nuevo método mejora la precisión de las mediciones de datos ambientales.
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Un método para acelerar la inferencia bayesiana en conjuntos de datos enormes usando subsampling.
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Este artículo explora la conexión entre las pendientes en modelos de regresión funcional.
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Examinando el papel y los problemas de las variables instrumentales en el análisis causal.
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Un estudio sobre métodos robustos para analizar conjuntos de datos complejos en neurociencia.
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Un nuevo método combina PNL y TRI para mejorar la precisión del puntaje ESG.
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Los métodos que usan hipernets destacaron en predecir los retornos de activos en las últimas competiciones.
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Aprende sobre el sesgo de selección, sus impactos y cómo controlarlo en la investigación.
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Presentamos un modelo flexible para analizar las relaciones cambiantes en las redes.
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Un resumen del análisis ROC y su papel en la evaluación de pruebas diagnósticas.
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Una mirada completa a entender los patrones de tráfico a través de un análisis de datos complejo.
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Los investigadores pueden estudiar condiciones de salud sin acceder a los registros individuales de los pacientes.
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Aprende la importancia y los métodos de estimación de cuantiles en diferentes campos.
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Una mirada a cómo la regresión lineal puede ayudar a estimar efectos causales en la investigación.
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Un nuevo enfoque usa datos de lenguaje para mejorar el diagnóstico de problemas en sistemas industriales.
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Nuevo enfoque mejora la generación de contrafactuales usando representación causal y modelos de difusión.
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Presentando un modelo estadístico para una mejor análisis de datos acotados.
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Un nuevo método para analizar gráficos causales y obtener mejores conocimientos en salud.
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Métodos para mejorar el análisis en ensayos clínicos usando fuentes de datos externas.
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Un enfoque flexible para manejar datos faltantes en investigaciones integradas.
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Presentando un modelo para mejor conexiones y agrupamiento en redes.
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Explorando nuevos métodos estadísticos en probabilidad cuántica usando regresión operador sobre operador.
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Un método para entender mejor cómo diferentes grupos son afectados en estudios.
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Aprende estrategias efectivas de pruebas AB para mejorar la toma de decisiones y los resultados.
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Un nuevo enfoque para descubrir relaciones causales usando análisis por pares.
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