Estadística - Metodología

Explorando cómo las respuestas individuales a las intervenciones dan ideas más claras sobre su efectividad.

Examinando cómo la incertidumbre sobre las políticas climáticas afecta las decisiones económicas y el crecimiento.

Un método para mejorar la precisión en las pruebas de equivalencia clínica mediante promediado de modelos.

Este artículo habla del modelo SARMA para analizar datos de series temporales complejas.

Un nuevo método utiliza la denoising de variación total para mejorar el seguimiento de epidemias.

Combinando la completación de tensores con la cuantificación de incertidumbre para obtener mejores insights de datos.

Este artículo examina cómo medir con precisión la efectividad de la vacuna a lo largo del tiempo.

ALCM mejora el descubrimiento causal al combinar LLMs con métodos tradicionales para obtener mejores ideas.

Este estudio presenta una mejor forma de evaluar el rendimiento de los modelos generativos.

Un nuevo algoritmo mejora la eficiencia de muestreo en modelos bayesianos basados en árboles.

Analizando las respuestas individuales a los tratamientos usando Causal K-Means Clustering.

Un nuevo enfoque para estudiar cómo nuestras acciones afectan los sentimientos con el tiempo.

Presentando un marco que mejora la eficiencia del análisis de confiabilidad para eventos raros.

Presentando un enfoque nuevo para analizar datos de series temporales en espacios métricos.

Un método para predecir respuestas en redes interconectadas usando estructuras subyacentes compartidas.

Este artículo habla sobre métodos para estimar parámetros en ecuaciones diferenciales estocásticas de segundo orden usando datos del mundo real.

Nuevos métodos buscan conectar los resultados de ensayos clínicos con los resultados de tratamientos en la vida real.

NEST usa redes neuronales para mejorar las pruebas psicométricas en estudios de visión.

Nuevos métodos para la colaboración que respeta la privacidad en el aprendizaje federado vertical.

Nuevas técnicas simplifican el análisis de grandes conjuntos de datos espaciales, mejorando la precisión y la velocidad.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia y fiabilidad de los ensayos clínicos.

Un estudio sobre el modelado conjunto de datos de encuestas mientras se abordan los desafíos de la anonimización de ubicaciones.

Aprovechando datos externos para mejorar la selección de características en estudios genómicos.

Un nuevo enfoque para agrupar series de tiempo funcionales similares para un mejor análisis.

Un nuevo enfoque mejora el análisis de datos al aumentar la confiabilidad y la generalización.

Examinando cómo los datos limitados afectan la comprensión de las transiciones de los pacientes en los estudios de salud.

Un nuevo método mejora la precisión del cálculo de evidencia bayesiana en cosmología.

Un nuevo método revela ideas más profundas sobre la brecha de riqueza entre los grupos raciales.

Aprende a analizar datos de LULC usando paquetes de R.

Un enfoque estadístico fresco ayuda a clasificar los estados activos y tranquilos de las estrellas.

Aprende cómo el pricing dinámico ayuda a las empresas a responder al comportamiento del consumidor y las tendencias del mercado.

Presentamos un enfoque flexible para analizar ensayos adaptativos con sesgo reducido.

Este artículo examina el papel de la binarización en el análisis de los efectos de tratamiento continuo.

Este artículo investiga cómo diferentes sectores económicos afectan la desigualdad de ingresos en EE. UU.

Un nuevo método para estimar los efectos del tratamiento usando ensayos controlados y datos del mundo real.

Un nuevo método mejora la estimación de factores débiles y fuertes en los datos.

Un nuevo método para hacer mejores predicciones económicas usando factores latentes y técnicas de kernel.

Un nuevo enfoque en los ensayos clínicos adapta los tratamientos a las necesidades individuales de los pacientes.

Una guía para la identificabilidad de parámetros y la estimación en modelado del mundo real.

Un nuevo método mejora las predicciones de salud usando fuentes de datos externas.