Estadística - Metodología

Explora los beneficios y aplicaciones del análisis de series temporales funcionales.

Un nuevo método busca mejorar las estimaciones de efecto de tratamiento usando fuentes de datos combinadas.

Una mirada clara a cómo la estratificación principal revela los efectos del tratamiento en la investigación.

Este estudio revela cómo los sociodemográficos impactan las relaciones regionales más allá de la geografía.

Los modelos N-mixtos mejoran las estimaciones de poblaciones de animales al abordar errores de detección.

Nuevo marco reduce las incertidumbres en las predicciones climáticas al analizar los efectos de los aerosoles.

Los investigadores presentan formas innovadoras de analizar la desigualdad de ingresos usando curvas de Lorenz generalizadas.

Los investigadores presentan un método para analizar cómo el momento del tratamiento afecta las visitas al hospital.

Una mirada a los beneficios de VC-wTGS para el análisis de datos complejos.

Este artículo revisa cómo los datos históricos pueden estimar la efectividad del tratamiento del VIH.

Un método para analizar la pobreza multidimensional a nivel local.

Este artículo presenta un método para calcular de manera eficiente los efectos de Shapley usando BART.

OFTET combina métodos tradicionales y de aprendizaje automático para predicciones de series temporales confiables.

Nuevos métodos mejoran los intervalos de confianza para la curva de Lorenz generalizada.

Métodos para calcular con precisión promedios y varianzas a pesar de puntos de datos faltantes.

Un nuevo enfoque para examinar datos funcionales mientras se abordan las respuestas faltantes.

Dos pruebas innovadoras mejoran el análisis de datos dispersos en hiperesferas.

Aprende cómo las variables proxy ayudan a descubrir relaciones causales ocultas en la investigación.

Nuevos métodos mejoran la detección de cambios en el comportamiento para una mejor atención al paciente.

Una nueva función de activación mejora el rendimiento de las redes neuronales usando métodos bayesianos.

Un enfoque novedoso para detectar factores que influyen en los resultados del tratamiento en el cuidado de la salud.

Un método para predecir resultados específicos usando datos relevantes del pasado.

Una mirada a métodos para manejar de manera efectiva datos binarios de alta dimensión.

Este artículo explora el uso de RL para personalizar intervenciones de salud.

Un nuevo marco para una mejor inferencia estadística en la investigación y el análisis.

Nuevos métodos sin corte mejoran el análisis de datos para conjuntos de datos complejos.

Una mirada a cómo las simulaciones ayudan a estimar las probabilidades de brotes de enfermedades para tomar mejores decisiones.

Una guía para aplicar métodos bayesianos para analizar relaciones en datos de resultados binarios.

Un nuevo método mejora la evaluación de la mala valoración de activos en finanzas.

Una mirada al proceso de Cox y sus aplicaciones en el modelado de datos de eventos.

Un nuevo enfoque mejora la comprensión de las redes sociales a través de las diferencias individuales.

Nuevas medidas mejoran la claridad al comparar los efectos de los tratamientos entre estudios.

Estimadores mejorados para analizar datos con importancia variable.

Este estudio examina cómo vivir en una ciudad o en el campo afecta los ingresos desde la juventud temprana.

Una mirada a las estrategias de pruebas grupales para identificar defectos en grandes poblaciones.

Aprende cómo la ofuscación de datos protege la información sensible mientras permite el análisis.

Un nuevo método para medir el riesgo bancario usando la Pérdida Esperada Marginal.

Descubre cómo los métodos bayesianos ayudan a resolver problemas inversos en ciencia e ingeniería.

Una mirada a cómo los sistemas de puntuación evalúan las predicciones de expertos y mejoran la precisión.

Un enfoque nuevo para el diseño de experimentos en ciencia e ingeniería.