Estadística - Metodología

Un nuevo método para estimar los efectos del tratamiento usando ensayos controlados y datos del mundo real.

Un nuevo método mejora la estimación de factores débiles y fuertes en los datos.

Un nuevo método para hacer mejores predicciones económicas usando factores latentes y técnicas de kernel.

Un nuevo enfoque en los ensayos clínicos adapta los tratamientos a las necesidades individuales de los pacientes.

Una guía para la identificabilidad de parámetros y la estimación en modelado del mundo real.

Un nuevo método mejora las predicciones de salud usando fuentes de datos externas.

Entendiendo los impactos del tratamiento teniendo en cuenta la interferencia de la red.

Este estudio evalúa métodos para encontrar comunidades en redes bipartitas firmadas.

Un método para mejorar el análisis de datos distribuidos y de alta dimensión en varios campos.

Este artículo habla sobre un método para detectar efectos secundarios de las vacunas durante las campañas.

Un nuevo método para evaluar los impactos de políticas usando estrategias de tratamiento escalonadas.

Presentando un método innovador para analizar los efectos del tratamiento sin la condición de positividad.

Este artículo habla sobre métodos para estimar parámetros que cambian en sistemas dinámicos usando datos en tiempo real.

Una mirada a cómo los modelos de sensibilidad calibrada mejoran la inferencia causal en los estudios.

Un nuevo método crea intervalos de predicción confiables usando datos diversos y asegurando la privacidad.

WGBoost ofrece predicciones probabilísticas avanzadas y un mejor manejo de la incertidumbre en varios campos.

Una mirada clara a cómo los errores de medición afectan las predicciones estadísticas.

Un nuevo método mejora el muestreo de datos para modelos complejos con variables dependientes.

Entendiendo las complejidades de evaluar los efectos de un solo tratamiento en diseños factoriales.

Este artículo habla sobre métodos para crear intervalos de predicción estrechos en condiciones de datos cambiantes.

Un estudio sobre los puntos de cambio en las redes que cambian con el tiempo.

Un método que aborda errores de datos en análisis de alta dimensión.

Presentando un método bayesiano para analizar los patrones de dejar de fumar semana a semana.

Aprende cómo los extremiles ayudan a medir el riesgo en finanzas y seguros.

Aprende cómo un nuevo modelo aborda la deserción de clientes y mejora las estrategias de retención.

Un nuevo método para analizar las relaciones entre dos variables usando aproximaciones spline.

Aprende cómo los Árboles Colaborativos pueden aclarar las interacciones entre variables en el análisis de datos.

Una mirada a usar PCA de Tensor Distribuido para un análisis de datos efectivo en diferentes lugares.

Examinando cómo las intervenciones afectan a las personas a través de la interferencia de clústeres y redes.

Presentando un modelo Box-Cox no paramétrico para mejorar el análisis de datos de alta dimensión.

Este artículo revisa los métodos y la importancia del Juicio Comparativo en las evaluaciones.

Un nuevo método mejora la prueba de algoritmos de descubrimiento causal.

Un nuevo paquete de R para regresión semiparamétrica funcional y análisis de datos.

Examinando problemas con el manejo de datos en estudios de expresión genética de scRNA-seq.

Examinando cómo los modelos estocásticos ayudan a predecir la propagación de enfermedades infecciosas.

Presentamos EBARS para una selección óptima de nudos en regresión spline multivariada.

Este artículo habla sobre un nuevo marco para las pruebas de kernel en el análisis de datos complejos.

Un nuevo método para analizar datos espacio-temporales en varios campos.

Nuevos métodos mejoran el análisis de datos de imágenes del cerebro usando técnicas de aprendizaje de variedades.

Cómo las organizaciones pueden mantener los modelos de IA relevantes y precisos.