Estadística - Metodología

Un nuevo método combina estimaciones de modelos para mejor fiabilidad y precisión.

Examinando cómo los factores económicos influyen en los precios de alquiler en los barrios después de la crisis.

CANVI mejora la fiabilidad de las predicciones en inferencia variacional para varias aplicaciones.

Un enfoque novedoso para predecir datos de series temporales complejas a través del espacio y el tiempo.

Una mirada práctica a los nuevos intervalos de predicción para modelos estadísticos.

Aprende métodos efectivos para estimaciones estadísticas precisas en poblaciones finitas.

Nuevos métodos abordan los sesgos de los horarios irregulares de chequeos médicos.

Un nuevo método para descubrir relaciones causales usando pocas causas raíz.

Aprende cómo una forecast precisa de datos intradía puede mejorar tus decisiones de trading.

Un nuevo enfoque para analizar datos de series temporales en los bordes de la red.

Aprende a medir la fiabilidad y la confianza en pruebas con muestras pequeñas.

Un nuevo método mejora la selección de covariables en la estimación del efecto causal.

Abordando la privacidad y la precisión en el análisis de datos sintéticos a través de la inferencia bayesiana.

Este documento presenta un método flexible para analizar choques económicos en modelos VAR.

Esta investigación se centra en mantener la equidad en los algoritmos a través de métodos de auditoría continua.

Un método que separa las características compartidas y únicas en diversas fuentes de datos.

Un marco flexible para el análisis de sensibilidad en estudios observacionales.

Los investigadores mejoran el diseño de experimentos usando aprendizaje por refuerzo y nuevas técnicas de estimación.

Un nuevo método mejora la precisión en la estimación de funciones monótonas a través del intercambio de información.

Examinando el rendimiento de la regresión logística multinomial en entornos de alta dimensión y la importancia de las características.

Nuevos métodos en el aprendizaje automático mejoran la comprensión de la supervivencia del cáncer de mama.

Un nuevo modelo mejora el análisis de las relaciones de datos espaciales.

Este artículo presenta un método innovador para estimar factores en datos complejos.

Descubre el potencial de la distribución Gamma generalizada y el algoritmo SeLF.

El modelado de sustitutos eficiente mejora las predicciones en aplicaciones científicas complejas.

Una mirada a cómo la mortalidad excesiva revela el verdadero costo de la pandemia.

Nuevos gráficos de control mejoran el monitoreo de datos de conteo en varias industrias.

Métodos para manejar covariables en experimentos para obtener resultados confiables.

Métodos para identificar cambios en datos con colas pesadas.

Este artículo presenta un método para predecir la mortalidad de manera precisa en varias poblaciones.

Un estudio sobre las vidas de las empresas y el impacto de los efectos de truncamiento.

Una guía sobre cómo el análisis de sensibilidad mejora la precisión del modelo.

Aprende sobre un nuevo método que identifica relaciones de causa y efecto en datos de series temporales.

Examinando cómo el momento de la medición influye en los resultados experimentales en la investigación social.

Los puntajes de propensidad calibrados mejoran las estimaciones del efecto del tratamiento en estudios observacionales.

Un estudio de llegadas a través de procesos puntuales y su conexión con procesos continuos.

Este estudio se centra en analizar señales de ECG para mejorar el diagnóstico de enfermedades del corazón.

Un nuevo método mejora la detección de comunidades semi-supervisada al centrarse en la similitud de nodos.

Aprende cómo el triclustering ayuda a descubrir patrones en datos tensoriales complejos.

Este artículo habla de la importancia de la detección de comunidades en el análisis de redes.