Estadística - Metodología

Un nuevo enfoque para estabilizar los hallazgos de datos usando calibración isotónica.

Descubre un nuevo enfoque para analizar grandes conjuntos de datos de manera efectiva.

Una guía para entender el Bayes empírico y sus aplicaciones en el análisis de datos.

Explorando el futuro de soluciones de salud personalizadas para mejores resultados en pacientes.

Aprende cómo los IPMs y TMLE mejoran las predicciones en ecología y dinámica de poblaciones.

Aprende cómo el método Quasi-Bayes mejora el conteo de eventos en tiempo real.

Una mirada a los métodos de inferencia causal y el papel de los Modelos Causales Estructurales.

Aprende cómo la selección de estabilidad afina el enfoque en las variables de datos importantes.

Aprende cómo los nuevos métodos de prueba manejan las interferencias en los experimentos de investigación.

Una visión general del modelo de umbral lineal general para la difusión de información.

Cómo las predicciones influyen en las acciones y resultados en la vida cotidiana.

Una mirada a cómo el análisis de variación mejora nuestras ideas sobre causa y efecto.

Este artículo explica los errores de discretización y un nuevo método para medirlos.

Los científicos simplifican modelos de ecuaciones usando un nuevo enfoque con splines.

Una mirada más cercana a los beneficios y desafíos del Emparejamiento por Puntaje de Propensión.

Investigando los resultados de los pacientes para mejorar la efectividad del tratamiento.

Descubre cómo fdesigns mejora el diseño experimental para los científicos.

Aprende cómo el muestreo por importancia y el IMH estiman distribuciones en estadística.

Un nuevo método mejora la fiabilidad en la prueba de efectos de mediación con datos reales.

Los investigadores abordan la falta de datos en experimentos de mHealth para mejorar los empujones de salud.

Descubre cómo la factorización de tensores hace que el análisis de datos sea más fácil y efectivo.

Aprende cómo la G-computación ayuda a mantener la equidad en las evaluaciones de ensayos clínicos.

Descubre cómo la Profundidad Espacial de Wasserstein ayuda a entender datos complejos.

Examinando el choque entre la producción de energía y el uso de tierras agrícolas en EE.UU.

Aprende cómo las distancias LOT y Wasserstein facilitan y hacen más efectiva el análisis de datos.

APGNN combina física y datos para mejorar la precisión de las predicciones en varios campos.

La investigación revela cómo la contaminación afecta la salud, centrándose en los pesos al nacer y los contaminantes.

Explorando la importancia de los cuartiles en el análisis de datos.

Métodos innovadores para estimar distribuciones estacionarias en ecuaciones diferenciales estocásticas de McKean-Vlasov.

Presentando una innovadora red neural de corbata para mejorar la predicción y la gestión de la incertidumbre.

Una mirada a cómo los ensayos aleatorios por grupos evalúan métodos educativos en las escuelas.

La investigación se centra en cómo los adolescentes se mantienen activos y los factores que afectan su comportamiento.

Una mirada a cómo la estimación causal mejora la toma de decisiones sobre tratamientos en medicina.

Predecir las tasas de mortalidad ayuda a planificar pensiones y atención médica para una población en envejecimiento.

Una guía práctica para analizar datos composicionales usando modelos bayesianos multinivel.

Un modelo que predice la calidad del aire para ayudar en decisiones de salud pública.

Aprende cómo la covarianza de Gini parcial mejora el análisis de datos de alta dimensión y colas pesadas.

Aprende cómo los algoritmos de NN recomiendan opciones incluso cuando hay información faltante.

Aprende cómo la imputación múltiple ayuda con los datos faltantes en estudios.

Los ensayos de cestas aceleran las pruebas de tratamientos para trastornos mentales.