Estadística - Metodología

Un marco para estimar mejor los efectos del tratamiento en experimentos de grupos emparejados aleatorizados.

Un nuevo enfoque para estudiar datos de series temporales y sus factores en el cuidado de la salud.

Una revisión de métodos para mejorar la inferencia causal usando RCTs y RWD.

Nuevas pruebas estadísticas mejoran el análisis en ensayos clínicos adaptativos.

NCP simplifica el aprendizaje de probabilidades condicionales para tomar mejores decisiones en diferentes áreas.

Aprende estrategias para mejorar las prácticas de A/B testing y tomar mejores decisiones comerciales.

Este método ayuda a identificar los grupos que responden mejor a los tratamientos.

Una guía para diferenciar los efectos naturales de los análogos de intervenciones aleatorias.

Una mirada a los métodos de evaluación de modelos y su efectividad.

Este artículo explora un nuevo método para mejorar las predicciones de demanda de productos.

Un enfoque nuevo para entender las conexiones humanas complejas a través del análisis difuso de redes sociales.

Este documento analiza la efectividad de un enfoque de abajo hacia arriba para hacer pronósticos.

Este artículo habla sobre métodos para estimar cuantiles en datos direccionales.

Un nuevo método para identificar puntos de cambio en patrones de datos usando optimización continua.

Aprende cómo missForestPredict mejora el manejo de datos faltantes en las predicciones.

La calibración de cola se centra en mejorar las predicciones para el clima extremo y los resultados financieros.

Un nuevo algoritmo mejora las estimaciones en sistemas complejos como el seguimiento de enfermedades.

Examinando el impacto de semaglutida en la pérdida de peso y los efectos de la falta de adherencia.

Un nuevo enfoque para evaluar la incertidumbre en los resultados del tratamiento mejora la toma de decisiones clínicas.

Un nuevo marco mejora las técnicas de captura-recaptura para obtener mejores estimaciones de población.

Explorando cómo diferentes ratios de aleatorización pueden mejorar los resultados de los ensayos de supervivencia.

Presentando un método efectivo para agrupar datos mixtos con números y categorías.

Descubre métodos simplificados para calcular derivadas parciales cruzadas en funciones complejas.

Este artículo habla sobre los beneficios y desafíos de la inferencia causal colaborativa.

Un enfoque nuevo para entender los efectos de mediación en datos complejos.

Un nuevo método para detectar cambios en las estructuras de la red a medida que ocurren.

Un nuevo modelo mejora el análisis de respuestas en pruebas binarias al tener en cuenta el azar y la falta de atención.

Un nuevo modelo conecta tipos de eventos simples y múltiples para un mejor análisis.

Los investigadores tienen que verificar supuestos para llegar a conclusiones válidas en análisis estadístico.

Un nuevo enfoque mejora la precisión de las estimaciones de datos de empleo.

Un nuevo método mejora el análisis de imágenes cerebrales y la genética.

Un nuevo método ofrece mejores estimaciones para la efectividad del tratamiento en enfermedades raras.

Un nuevo enfoque para mejorar la toma de decisiones en redes bayesianas.

Nuevos métodos mejoran la estimación del efecto del tratamiento para resultados con colas pesadas en experimentos.

Métodos mejorados para analizar patrones y tendencias en datos continuos.

Presentando un enfoque flexible para entender relaciones usando datos de observación.

CAF-PoNo mejora el análisis causal usando flujos normalizados, asegurando la invertibilidad en relaciones complejas.

Una guía sobre cómo los modelos de mezcla finita ayudan a agrupar y estimar patrones de datos.

Un nuevo enfoque bayesiano mejora el agrupamiento de datos categóricos al considerar las relaciones entre variables.

Un marco para mejorar el análisis de pruebas A/B simultáneas usando usuarios compartidos.