Estadística - Metodología

Los priors CUSP mejoran el análisis factorial bayesiano al manejar la complejidad del modelo.

Nuevos métodos mejoran cómo se aplican los hallazgos en diferentes grupos en estudios de salud.

Una mirada a cómo la predicción conformal mejora la precisión de las predicciones en la investigación de encuestas.

Una mirada a cómo los modelos de gráficos en cadena representan relaciones entre variables.

Una mirada a cómo fumar impacta los gastos de salud a través de mediadores de salud.

Una mirada a la importancia de los ensayos clínicos para la enfermedad de Huntington.

Un nuevo método ayuda a los investigadores a encontrar conexiones de salud reales en datos complejos.

Un enfoque estadístico para manejar dos proporciones relacionadas de manera efectiva.

Un nuevo método mejora el análisis de los resultados y eventos de los pacientes en la UCI.

Aprende cómo los controles negativos mejoran la fiabilidad en las pruebas de hipótesis.

Puntos clave para validar dispositivos de diagnóstico basados en IA.

Un estudio sobre cómo mejorar la estimación del efecto causal a través de métodos de ajuste y evaluación.

Mejorando los métodos de autoentrenamiento con técnicas de selección de pseudoetiquetas más efectivas.

Un estudio sobre muertes de aves causadas por redes de transmisión eléctrica.

Una mirada a cómo los datos de temperatura influyen en las predicciones climáticas.

Este estudio examina el impacto de los pesos de muestreo en la regresión logística con datos de encuestas complejas.

Un nuevo enfoque para estimar con precisión el centro de distribuciones simétricas.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de los datos genéticos a nivel celular.

Un enfoque novedoso para estimar el rendimiento de modelos predictivos de forma rápida y precisa.

Los GAMs ofrecen flexibilidad para modelar relaciones de datos complejas en diferentes campos.

Nuevos métodos para la detección rápida de cambios en sistemas periódicos.

Presentando un método semi-bayesiano para mejorar las pruebas de bondad de ajuste en modelos complejos.

Explora la importancia de los valores propios para entender las matrices de covarianza.

Una mirada a los métodos MSMC para una mejor estimación de datos a lo largo del tiempo.

Examinando nuevos métodos para evaluar la fiabilidad de los sistemas de comunicación.

Un nuevo enfoque combina técnicas para tomar mejores decisiones en los procesos de negocio.

Aprende cómo los procesos de arrastre periódico ayudan a modelar datos dependientes del tiempo con ciclos.

Te presento a DR-VIDAL, una forma innovadora de estimar los resultados de tratamientos usando inteligencia artificial.

Este artículo presenta un método para simplificar la estimación de la intensidad en procesos puntuales.

Este estudio explora los cambios en las rutinas diarias durante la pandemia de COVID-19.

Una mirada a cómo los rasgos individuales afectan el momento de los eventos en varios campos.

Un nuevo enfoque para evaluar modelos estadísticos frente a distribuciones sesgadas.

Explorando cómo los sistemas mecánicos pueden funcionar como herramientas de hashing a través de la respuesta a la carga.

Este artículo presenta un método para entender mejor las interacciones económicas durante el estrés financiero.

Un nuevo modelo mejora el análisis de datos en ensayos cruzados con respuestas sesgadas.

Aprovechando el conocimiento previo en regresión gamma para mejorar las estimaciones en el análisis de datos complejos.

Un nuevo modelo mejora la evaluación de la fiabilidad en la investigación en salud.

Explorando las limitaciones de la d-separación en métodos de descubrimiento causal.

Una mirada detallada a la evaluación de métodos de aprendizaje automático y sus implicaciones.

Presentando un estimador de dos pasos para el análisis de clases latentes mult Nivel en ciencias sociales.