Estadística - Metodología

Usando métodos bayesianos para mejorar las estimaciones del efecto del tratamiento en la investigación médica.

Un nuevo método para mejorar la selección de donantes para la estimación de efectos causales.

Te presentamos jointLCA, un método para entender mejor las conexiones de datos multivista.

Un nuevo enfoque mejora el aprendizaje multimodal al abordar los desequilibrios en la contribución de datos.

Presentando un enfoque bayesiano para mejorar la selección de variables en modelos de regresión.

Una guía para optimizar el tamaño de la subs muestra para un análisis de datos eficiente.

Aprende cómo el Quilt de Clúster aborda los desafíos en el aprendizaje de patchwork con conjuntos de datos incompletos.

Analizando métodos tradicionales y de aprendizaje automático para manejar datos faltantes.

Aprende cómo las vine copulas mejoran las predicciones en relaciones complejas de datos.

Un enfoque fresco para entender los efectos causales en estudios de tratamiento con variables continuas.

Un enfoque flexible para analizar conjuntos de datos complejos usando Priors Anidados de Átomos Compartidos.

Un nuevo método mejora el modelado de datos en áreas con información limitada.

Métodos innovadores para recuperar etiquetas de tiempo de datos dinámicos ruidosos.

Un método para identificar impactos causales en programas de entrenamiento e intervenciones.

Una mirada a los algoritmos de enlace de registros y su impacto en el análisis de datos.

Los investigadores presentan un método para evaluar la independencia de variables aleatorias usando quantiles.

Examinar la supervivencia de los pacientes con modelos de poliriesgo mejora la precisión de los datos y las decisiones de tratamiento.

Este estudio analiza los PINNs bayesianos para estimar parámetros de PDE a partir de datos ruidosos.

Explorando nuevas técnicas en diseño experimental y análisis de datos para la investigación científica.

Simplificando el análisis de datos espaciales con modelos gráficos dirigidos para resultados de sí/no.

Un enfoque novedoso para entender las interacciones de las acciones durante los cambios en el mercado.

Los métodos bayesianos mejoran la velocidad y precisión del análisis de datos para grandes conjuntos de datos.

Aprende cómo HQR y WACI mejoran la precisión de los intervalos de predicción en varios campos.

Abordando factores confusos y cambios en los datos para hacer mejores predicciones.

Un enfoque estratégico para proteger las inversiones en investigación.

Este artículo explora un nuevo enfoque para evaluar el impacto del tratamiento considerando factores cambiantes.

Examinando las limitaciones del benchmarking y el valor de las pruebas científicas.

VICatMix mejora la agrupación de datos de salud complejos para obtener mejores conocimientos médicos.

Un nuevo método predice las ventas de productos durante eventos concurridos usando datos proxy.

Una mirada a cómo los datos faltantes afectan las evaluaciones del tratamiento en salud.

Te presento YEAST, un método flexible para monitorear experimentos en línea de manera efectiva.

Este artículo presenta un modelo para estudiar la actividad cerebral a través de datos de series de tiempo multivariantes.

Usar controles externos puede mejorar las estimaciones del efecto del tratamiento en ensayos clínicos.

Examinando cómo los modelos gaussianos latentes mejoran el análisis de datos en salud pública y migración.

Un enfoque de prueba en dos etapas simplifica las interacciones entre numerosas variables genéticas.

Nuevos modelos proporcionan información sobre sistemas complejos al centrarse en componentes individuales.

Un método para el análisis efectivo de modelos de factorización de tensores de alta dimensión en finanzas.

Un enfoque novedoso para mejorar las predicciones de la calidad del aire utilizando datos satelitales.

Una mirada a cómo la PDA ayuda a analizar datos funcionales complejos.

CHCDS mejora la precisión de la predicción sin particionamiento de datos.