Estadística - Metodología

Un nuevo enfoque identifica áreas con mayor riesgo de enfermedad a lo largo del tiempo.

Un modelo flexible mejora la comprensión de las interacciones de nodos en redes bipartitas.

Este artículo habla sobre la importancia de la equidad en las predicciones de aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la precisión para identificar firmas mutacionales en la genómica del cáncer.

Nueva investigación destaca cómo el alcohol afecta los niveles de metabolitos en relación con la salud del corazón.

Un método para analizar relaciones en sistemas complejos en diferentes campos.

Los investigadores presentan una prueba sin modelo para la isotropía en procesos de puntos espaciales.

Un método flexible para mejorar la precisión y la interpretación de la regresión cuantílica.

Este estudio presenta un método para estimar mejor la densidad de puntos en datos espaciales.

Un nuevo método mejora la identificación de causas en sistemas automáticos complejos.

Este estudio resalta las incertidumbres de datos atómicos en el análisis de las coronas estelares.

Un estudio completo de las variaciones diarias de temperatura en India durante 72 años.

Los enfoques automatizados mejoran el análisis de datos en ensayos clínicos para una mejor evaluación de tratamientos.

Un enfoque dinámico revela conexiones entre la función cerebral y las características individuales.

Mejoras en los métodos de Greenland-Longnecker y Hamling aumentan la precisión en el meta-análisis.

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.