Estadística - Metodología

Las cámaras causales proporcionan datos reales para validar métodos de IA a través de experimentos controlados.

Un nuevo método mejora el aprendizaje de grafos dirigidos acíclicos en medio de diferentes niveles de ruido.

Un nuevo método mejora la inferencia causal al integrar gráficos causales en el aprendizaje automático.

Una guía sobre la importancia de las características y su papel en las predicciones del modelo.

Un estudio sobre los efectos combinados de los contaminantes del aire en California.

Este método mejora la forma en que analizamos y combinamos los hallazgos de la investigación.

Un método para identificar los efectos del tratamiento en datos de salud de alta dimensión.

Descubre una forma más efectiva de manejar datos faltantes en la investigación.

Este artículo habla de un nuevo marco para identificar los efectos secundarios de los medicamentos a lo largo del tiempo.

Un nuevo modelo propone compartir los ingresos con los dueños de derechos de autor en la IA generativa.

Nuevos métodos mejoran la precisión del modelado de enfermedades usando datos de picos históricos.

Un nuevo enfoque para entender redes en evolución a través de modelado autorregresivo.

Una nueva herramienta para medir la separación de clústeres en el análisis de datos.

Explorando cómo los ingenieros diseñan estructuras marianas seguras en medio de condiciones oceánicas extremas.

Explora la importancia de la fiabilidad al evaluar rasgos y comportamientos psicológicos.

Este artículo presenta un enfoque nuevo para identificar componentes en modelos de mezcla finita.

Este artículo examina los métodos de Neyman para evaluar reglas de tratamiento modernas adaptadas a individuos.

Este artículo presenta un algoritmo innovador para cálculos de verosimilitud en series temporales de manera eficiente.

Nuevos métodos mejoran el análisis de verosimilitud en modelos gráficos para datos complejos.

La investigación muestra cómo la calidad de la NICU afecta las tasas de mortalidad infantil entre diferentes grupos de mamás.

Un nuevo método mejora las recomendaciones de películas al evaluar la incertidumbre en las preferencias del grupo.

La inferencia federada bayesiana permite un análisis de supervivencia que protege la privacidad en la investigación del cáncer.

Un nuevo marco mejora la consistencia en la selección de modelos en estadísticas y aprendizaje automático.

CausalDiffAE mejora el control sobre las características de las imágenes a través de la generación contrafactual.

El paquete PWEXP facilita la predicción de eventos en ensayos clínicos usando modelos exponenciales por partes.

Un nuevo método para estimar mejor las relaciones en datos de alta dimensión.

Aprende métodos para monitorear los cambios del mercado y identificar posibles burbujas financieras.

Un estudio sobre cómo mejorar la precisión de las predicciones para modelos de regresión.

Un nuevo marco aborda los desafíos de manejar cambios significativos en los datos.

Un enfoque cauteloso para seleccionar modelos causales mejora la precisión de la investigación.

Presentando un método para seleccionar subdatos y mejorar la precisión de clasificación.

Un método para evaluar la incertidumbre en las predicciones de grafos usando predicción conforme.

Un nuevo marco mejora el seguimiento de las conexiones cerebrales para obtener mejores ideas sobre su funcionamiento y trastornos.

Un método para mejorar la elección del modelo a medida que se actualizan los datos.

Un método para mejorar la precisión de las estimaciones estadísticas de manera eficiente.

Un nuevo método mejora la comparación de estudios observacionales y ensayos aleatorios.

Un nuevo enfoque para estudiar procesos puntuales usando medidas aleatorias y análisis funcional.

Presentamos un método efectivo basado en árboles para la clasificación multi-etiqueta que enfrenta la incertidumbre.

Aprende cómo la síntesis de decisiones predictivas bayesianas mejora la gestión de portafolios.

Un enfoque novedoso que utiliza transporte óptimo mejora la comparación de datos multivariantes.