Estadística - Metodología

Un modelo conjunto proporciona información sobre los resultados y eventos de salud en pacientes con fibrosis quística.

Un nuevo modelo mejora la clasificación de nodos aprovechando el conocimiento relacionado.

FAMAR simplifica el análisis de datos complejos al enfocarse en los factores clave detrás de todo.

Un enfoque nuevo para cuantificar la incertidumbre en datos complejos a través de métodos basados en mezclas.

Estrategias para optimizar la asignación de activos teniendo en cuenta la incertidumbre de los datos.

CASBAH mejora el estudio de los efectos del tratamiento usando variables continuas después del tratamiento.

Un enfoque novedoso para medir dependencias en conjuntos de datos extremos en varios campos.

Un nuevo método para abordar los datos faltantes en la investigación de salud.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de la influencia social dentro de las redes.

El aumento por etapas en la regresión distribucional mejora el análisis de datos complejos.

Un nuevo marco mejora la precisión del agrupamiento para datos de eventos con valores atípicos.

Presentando el uso de marcas de agua para proteger explicaciones contrafactuales en el aprendizaje automático.

Aprende a manejar las interferencias en decisiones basadas en datos.

Nuevo método mejora la fiabilidad al medir la incertidumbre en modelos predictivos.

Un enfoque flexible para generar CFEs que respete las preocupaciones de privacidad de datos.

Examinando patrones de datos espaciales y su contenido de información.

Los tensores ofrecen una nueva forma de analizar datos complejos en varios campos.

Un nuevo método mejora la precisión de los efectos del tratamiento en diferentes grupos de pacientes.

Este documento mejora la CCA usando regresión de rango reducido para conjuntos de datos de alta dimensión.

Un método para estimar parámetros en análisis de regresión bajo ciertas restricciones de datos.

Explorando mejoras en la predicción de patrones de puntos usando Aprendizaje de Procesos Puntuales.

Este documento presenta un nuevo marco para mejorar la aleatorización en ensayos clínicos.

Un enfoque estructurado para evaluar los choques económicos y sus efectos en las políticas.

Investigando los efectos del tratamiento y sus variaciones entre diferentes poblaciones usando enfoques innovadores.

Una mirada a los efectos causales en entornos de datos intercambiables y sus implicaciones.

Un método que permite un análisis estadístico adaptativo sin suposiciones de modelo rígidas.

Un nuevo modelo mejora las predicciones de resultados clínicos para pacientes con Mieloma Múltiple.

Un nuevo enfoque para los boxplots asegura la privacidad de los datos mientras mantiene un análisis interesante.

GMR ofrece un enfoque nuevo para estudiar múltiples factores y resultados en la investigación.

Presentando un método que integra el aprendizaje automático con estadísticas tradicionales de manera efectiva.

El diseño continuo busca acelerar el desarrollo de tratamientos contra el cáncer.

Un nuevo método mejora la comprensión de los efectos del tratamiento al fusionar datos de ensayos clínicos aleatorios y datos observacionales.

Este artículo habla sobre métodos para identificar vínculos causales en modelos lineales no gaussianos.

Nuevos métodos mejoran la precisión y la eficiencia en las simulaciones usando diferentes niveles de fidelidad.

Un nuevo modelo de factores mejora el análisis de datos con el tiempo.

Un nuevo método mejora la precisión de las estimaciones del efecto del tratamiento con el tiempo.

Un nuevo método mejora la precisión en la predicción de transiciones de estado usando cadenas de Markov.

Un nuevo modelo mejora la precisión de las predicciones de los efectos del tratamiento a lo largo del tiempo.

Explora cómo los modelos de fragilidad mejoran el análisis de datos de supervivencia para obtener mejores resultados en salud.

Una guía para mejorar la selección de modelos de supervivencia en evaluaciones económicas en salud.