Estadística - Metodología

Este artículo presenta un método para mejorar el análisis de datos tensoriales a través de la personalización.

Un nuevo método para mejorar las predicciones en el aprendizaje profundo bayesiano enfocándose en parámetros clave.

Un nuevo enfoque para mejorar la precisión y eficiencia del clustering a través de la Información Mutual Generalizada.

Aprende cómo la descomposición tensorial robusta mejora el análisis de datos en medio de ruido y valores atípicos.

Aprende cómo la investigación causal y las simulaciones mejoran el análisis de datos en estudios de salud.

Aprende a evitar sesgos en la selección de modelos.

FLASH mejora las predicciones usando datos a largo plazo de pacientes y eventos de salud importantes.

Explora el potencial del aprendizaje semi-supervisado en varias aplicaciones.

CBRNet ayuda a evaluar con precisión las dosis de tratamiento en la salud y otros campos.

Analizando el papel del clima en los brotes de la polilla del abeto usando modelos estadísticos avanzados.

Un enfoque fresco busca mejorar la comprensión de las predicciones del modelo a través de contrafactuales.

Un nuevo método mejora la fiabilidad de las predicciones a pesar del etiquetado incorrecto de los datos.

Un modelo para analizar las causas de los tiroteos masivos en público en EE.UU.

Un nuevo método mejora la comprensión de relaciones complejas en series temporales.

El emparejamiento estadístico ayuda a comparar grupos en estudios de tratamiento de manera efectiva.

Explorando nuevos métodos para un análisis fiable de datos sobre enfermedades del corazón.

GAM-DVQR mejora las predicciones del clima al capturar relaciones complejas entre variables.

Una guía para entender y aplicar métodos de inferencia causal.

Analizar las relaciones causales es clave para hacer predicciones precisas del consumo de energía en el diseño de edificios.

Un enfoque novedoso para detectar puntos de datos inusuales en varios campos.

Un método para mejorar las predicciones en datos con resultados faltantes.

Este artículo presenta un marco para mejorar el análisis de sensibilidad de estimandos lineales.

Un nuevo enfoque para obtener información precisa sobre la opinión pública usando redes sociales.

Aprende métodos para recuperar señales de observaciones ruidosas de manera efectiva.

Un nuevo método mejora la estimación de parámetros en el análisis de series temporales.

Este estudio mejora los métodos de espectroscopia para un mejor análisis de productos lácteos.

Los investigadores desarrollan un modelo para estudiar las relaciones espaciales y los impactos a distancia.

Los investigadores mejoran las estimaciones causales usando la estimación de doble contracción de diversas fuentes de datos.

Los ensayos N-of-1 personalizan el tratamiento al centrarse en las respuestas individuales.

Heckman-FA automatiza la selección de características, mejorando las predicciones a pesar de los datos faltantes.

Un nuevo método mejora las métricas proxy para tomar mejores decisiones en los experimentos.

Un nuevo enfoque mejora la comprensión de las relaciones microbianas y los resultados de salud.

Un nuevo método mejora la combinación de p-valores discretos para obtener mejores resultados en la investigación.

Los analistas equilibran expectativas y resultados en el análisis de datos para tomar decisiones informadas.

Explorando estrategias para hacer pruebas A/B efectivas en redes sociales.

Pruebas innovadoras mejoran la comprensión de la dependencia transversal en datos de panel.

Una mirada a nuevos métodos para analizar patrones de datos estacionales.

Un nuevo método mejora la asignación de participantes en experimentos basado en datos iniciales.

GraphDKL mejora las predicciones al abordar la incertidumbre y las complejidades de los datos en red.

Este artículo cuestiona la validez de las pruebas de efecto total en el análisis de mediación.