Estadística - Metodología

Explora la importancia y las aplicaciones del análisis de datos funcionales multivariantes.

Un nuevo método para sacar conclusiones de datos resumidos usando muestreo de Gibbs.

Explorando el muestreo por rechazo de RCT para analizar efectos causales de manera efectiva.

Un enfoque novedoso para evaluar relaciones complejas en datos de alta dimensión.

Examinando cómo los tratamientos afectan a las personas en entornos sociales conectados.

Un estudio que usa modelos dinámicos para analizar las probabilidades de inundación en el río Taquari.

Un nuevo método ayuda a analizar eventos extremos raros pero impactantes.

Una mirada a las redes multilayer y su impacto en las interacciones en varios campos.

Nuevos métodos buscan mejorar la calibración en los modelos de predicción de riesgo en diferentes grupos.

Explorando cómo los modelos GRIDY mejoran la comprensión de la conectividad cerebral y la investigación sobre el autismo.

Presentando SPCA para manejar mejor conjuntos de datos complejos con valores propios repetidos.

Este artículo habla sobre pruebas no paramétricas para analizar la simetría en datos.

Combinar clasificadores neuronales con simulación de Monte Carlo mejora los métodos de análisis de datos.

Un estudio sobre la identificación de factores que afectan las tasas de fertilidad en diferentes países.

Presentando un modelo para evaluar las medidas de control de enfermedades infecciosas.

Una guía para analizar datos complejos usando modelos de mezcla dependientes bayesianos.

Este documento presenta un nuevo método para completar matrices utilizando conjuntos de datos completos.

Nuevo método mejora la eficiencia de las pruebas grupales para la detección de patógenos.

Abordando los datos faltantes con técnicas de regresión innovadoras para obtener información precisa.

Este artículo habla sobre el papel y los desafíos de las ecuaciones diferenciales estocásticas hipoelípticas.

Nuevos métodos mejoran el agrupamiento de datos funcionales complejos.

Un nuevo método conecta el conocimiento previo con modelos de mezcla finita para el agrupamiento.

El sesgo de colisionador puede engañar los hallazgos de investigación sobre la conexión entre la exposición y el resultado.

CoxKnockoff mejora la selección de características en análisis de supervivencia mientras controla los falsos descubrimientos.

Un nuevo modelo estadístico que mejora el análisis de datos en varios campos.

Presentamos un enfoque unificado para estudiar las relaciones entre riqueza y consumo.

Explorando un nuevo método para proteger la privacidad en la investigación causal sin perder precisión.

Los beta-árboles mejoran cómo visualizamos y resumimos datos complejos y multidimensionales.

Explora cómo IML transforma el análisis de datos en ideas claras.

Una guía sobre la inferencia de redes y el papel del modelo de hub en el análisis de la dinámica de grupos.

Una mirada a cómo el DCA bayesiano mejora la toma de decisiones clínicas en la salud.

Un nuevo enfoque para evaluar los impactos del tratamiento en varios niveles de resultados.

Un nuevo método para estimar con precisión los datos faltantes en análisis estadísticos.

Explorando formas de combinar datos mientras se protege la privacidad.

Un nuevo enfoque ofrece un análisis más rápido y preciso de mutaciones genéticas raras en diferentes grupos.

Un nuevo enfoque mejora la comprensión de las interacciones genéticas en el tratamiento de enfermedades.

Nuevos índices ofrecen nuevas perspectivas sobre la desigualdad de ingresos entre diferentes grupos.

Una mirada a los retos de evaluar los impactos de los tratamientos en sistemas interconectados.

Nuevos métodos mejoran el análisis de fiabilidad en aeroespacial usando procesos gaussianos profundos.

Una guía para usar Modelos Ocultos de Markov para analizar datos dependientes del tiempo.