Estadística - Metodología

Nuevos métodos mejoran la selección de tratamientos en ensayos clínicos para una mejor atención al paciente.

Un nuevo modelo simplifica la estimación de relaciones en datos bidimensionales.

Examinando cómo diferentes tratamientos afectan los resultados de pacientes en el cuidado de la salud.

Nuevos métodos que utilizan análisis de proteínas muestran promesas para el diagnóstico temprano del cáncer de ovario.

Un enfoque práctico para mejorar las estimaciones de riesgo financiero usando SMLE.

Una mirada a cómo la randomización estratificada mejora la precisión en la investigación.

Presentando un modelo para rastrear enfermedades neurodegenerativas sin necesidad de puntos de partida exactos.

Un nuevo marco ayuda a los investigadores a evaluar los efectos de cruce de tratamientos en ensayos clínicos.

Este artículo examina las dificultades y técnicas para actualizar el conocimiento en los modelos de lenguaje.

Presentando un método para cuantificación de la incertidumbre confiable en el aprendizaje estadístico.

Entendiendo las complejidades y soluciones en el análisis de datos geoespaciales.

Un nuevo método identifica factores específicos de cada paciente que afectan los resultados del tratamiento.

Una mirada al análisis de supervivencia usando el modelo de riesgos proporcionales de Cox.

XGBoostPP ofrece un enfoque flexible para analizar procesos de puntos con muchas covariables.

BICauseTree ofrece métodos transparentes para estimar efectos causales en varios campos.

Nuevos modelos ofrecen ideas sobre el complicado análisis de datos longitudinales.

Un nuevo modelo mejora el análisis de las calificaciones a lo largo del tiempo.

Aprende a modelar la ocurrencia de eventos usando el paquete nhppp en R.

Este artículo examina un método para evaluar la incertidumbre en las estadísticas de red.

Una mirada más profunda a métodos efectivos para analizar los resultados de salud a lo largo del tiempo.

Nuevos métodos mejoran las pruebas en análisis estadístico de alta dimensión.

Presentamos EP-learning para estimar mejor los efectos del tratamiento.

Un nuevo método kNN mejora la estimación de la media y la varianza con evaluación de incertidumbre.

Este artículo habla de un enfoque innovador que integra IA en los métodos de descubrimiento causal.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de los efectos del tratamiento en la salud de los pacientes.

Explora cómo los modelos gráficos revelan relaciones en eventos extremos en diferentes campos.

Este artículo examina el impacto de los tratamientos en diferentes subgrupos de pacientes usando datos de múltiples fuentes.

Examinando cómo los hallazgos de los ensayos clínicos se aplican a la atención más amplia del paciente.

La investigación presenta un modelo para analizar los movimientos de los orgánulos en las células de las plantas.

Aprende cómo MTFA reduce las dimensiones de datos para obtener análisis más claros.

Un enfoque novedoso para detectar anomalías usando puntos de quiebre en datos de series temporales.

Este trabajo presenta un método para analizar datos de series temporales y detectar anomalías en los procesos de tratamiento de agua.

Un método para análisis colaborativo sin compartir datos sensibles de pacientes.

Explora métodos innovadores de combinación de p-valores que aborden comparaciones múltiples con distribuciones de colas pesadas.

Una mirada a los métodos para lidiar con irregularidades en datos espaciales.

Un nuevo enfoque mejora la fiabilidad en la validación de predicciones espaciales.

Este método utiliza un enfoque bayesiano para hacer predicciones precisas sobre la actividad de los usuarios en pruebas en línea.

Analizando los pipelines de análisis de datos y métodos para manejar la incertidumbre en la investigación política.

Un nuevo enfoque bayesiano para analizar datos con muchos ceros en salud pública.

Un nuevo enfoque colectivo mejora las explicaciones contrafactuales en los procesos de toma de decisiones.