Estadística - Metodología

FABLE mejora el análisis de factores para conjuntos de datos de alta dimensión usando inferencia bayesiana.

Aprende cómo los métodos bayesianos empíricos mejoran la toma de decisiones usando datos combinados.

Este estudio examina un nuevo enfoque para analizar las dependencias de datos longitudinales.

Un nuevo método para comparar distribuciones de datos usando relaciones geométricas.

Presentando el Meta-Análisis Fronterizo Estocástico para una mejor evaluación de recursos.

Este enfoque mejora la comprensión de los efectos químicos en el comportamiento de los animales.

Nuevo método mejora la comprensión de los efectos en la salud por fuentes de contaminación generalizada.

La investigación explora métodos innovadores para predecir los resultados de los partidos de balonmano.

Aprende cómo los gráficos bayesianos ayudan a predecir respuestas a las medidas de seguridad.

Nuevos métodos mejoran el análisis de regresión usando matrices de covarianza para conjuntos de datos complejos.

Presentamos instrumentos filtrados para mejorar el análisis causal en escenarios de datos complejos.

Un estudio sobre el uso de clustering tensorial para el análisis de pasajeros del metro.

Un nuevo método para revelar vínculos causales usando varianzas en los datos.

BayesPPDSurv ayuda a los investigadores a planificar ensayos clínicos de manera eficiente usando datos históricos.

Una guía para los métodos de cálculo de la distribución chi-cuadrado generalizada.

Aprende estrategias efectivas para enfrentar los desafíos de datos faltantes en diferentes áreas.

Aprende cómo combinar datos de encuestas puede mejorar los resultados y reducir costos.

Un enfoque nuevo para analizar las interacciones de datos de series temporales usando características estadísticas.

Aprende cómo el paquete slgf mejora la precisión del modelado lineal al identificar efectos de grupo ocultos.

Una mirada a nuevos métodos para calcular intervalos de confianza en pruebas de choque mecánico.

Nuevas técnicas mejoran la precisión para identificar tendencias en diferentes campos.

Una mirada a la importancia de las pruebas de permutación en el análisis de series temporales.

Aprende cómo los PTM ofrecen información sobre las relaciones complejas entre variables.

Un nuevo método examina cómo las influencias sociales afectan los resultados educativos.

Una nueva perspectiva sobre los resultados del tratamiento y el análisis de causalidad.

Un nuevo método para analizar relaciones entre variables incluyendo factores que influyen.

Un método para estimar distribuciones de probabilidad en sistemas inciertos.

Una mirada a cómo las medidas de dependencia ayudan a analizar las relaciones entre múltiples variables.

Nuevas técnicas simplifican el cálculo de la constante de normalización de Wishart en modelos bayesianos.

Explorando cómo el diseño urbano impacta la salud y el bienestar a través de nuevos métodos de investigación.

Examinando métodos para mejorar la precisión de los datos en ensayos clínicos diversos.

Un nuevo enfoque bayesiano mejora la estimación del tamaño de muestra en ensayos clínicos.

Un nuevo método mejora el análisis de datos altos usando simulaciones.

Este estudio presenta un método eficiente para equilibrar actualizaciones en GAMLSS usando longitudes de paso adaptativas.

Aprende a analizar cambios en los resultados con un método sólido.

Un estudio sobre cómo varios contaminantes afectan a diferentes demografías.

Un nuevo enfoque para entender las respuestas de los anticuerpos ayuda en las decisiones de salud pública.

Un nuevo método mejora la precisión en el análisis de datos espaciales, abordando desafíos clave en la salud pública.

Este artículo examina cómo la dieta y la actividad física se relacionan con el índice de masa corporal.

Un nuevo enfoque identifica áreas con mayor riesgo de enfermedad a lo largo del tiempo.