Estadística - Metodología

Aprende cómo los investigadores manejan los datos faltantes para analizar efectos causales.

Un nuevo método ayuda a abordar problemas difíciles de inferencia estadística usando muestras artificiales.

Aprende cómo AutoCD simplifica la búsqueda de relaciones causales en los datos.

Nuevos métodos mejoran la precisión de los modelos de enfermedades para la toma de decisiones en salud pública.

Un nuevo enfoque para los ensayos de búsqueda de dosis mejora la eficiencia y precisión en el desarrollo de medicamentos.

Nuevos métodos revelan estructuras comunitarias en redes, mejorando la comprensión en varios campos.

Se propone un nuevo modelo para analizar datos de series temporales con valores enteros.

Este artículo habla sobre la importancia y la evaluación de los marcadores sustitutos en ensayos clínicos.

Aprende sobre nuevos métodos para hacer inferencias estadísticas sobre la Proporción de Varianza Explicada.

Un nuevo enfoque a los p-valores mejora la evaluación de la evidencia en la investigación estadística.

Un método para generar datos sintéticos usando redes bayesianas para proteger la privacidad mientras se permite el análisis.

Presentando un método flexible para evaluar el ajuste del modelo INAR sin suposiciones estrictas.

Presentamos ZOD-MC, un enfoque novedoso para tareas de muestreo desafiantes.

Combinando modelos mecánicos y de aprendizaje automático para mejores predicciones de glucosa.

Técnicas innovadoras mejoran la comparación de datos en la investigación sobre la obesidad infantil.

BGWSR mejora las predicciones en el análisis de datos espaciales usando métodos estadísticos innovadores.

Un nuevo método para identificar cambios en datos de series temporales composicionales.

Te presento VOROS, un método para mejorar la evaluación del rendimiento de clasificadores en escenarios desbalanceados.

El estudio investiga cómo las personas perciben las redes relacionales a través de gráficos.

Un nuevo método para analizar series de tiempo de conteo, centrándose en problemas de autocorrelación.

Un nuevo método de análisis mejora la comprensión de las enfermedades crónicas y los factores de salud.

Nuevo método semi-supervisado mejora la estimación estadística con datos sin etiquetar.

Un nuevo enfoque para combinar datos de medidas biológicas separadas.

Un nuevo método mejora la estimación de incertidumbre en modelos estadísticos.

Nuevo método mejora la seguridad y confiabilidad en la dosificación de ensayos clínicos.

Analizando el sesgo de las etiquetas y su impacto en los resultados de la investigación usando modelos bayesianos.

Un nuevo método mejora la estimación de momentos con menos cálculo y mayor precisión.

Estrategias para mejorar el rendimiento del modelo en medio de cambios en la distribución de datos.

Una mirada a los métodos para evaluar con precisión los impactos del tratamiento.

Un nuevo método mejora el etiquetado de imágenes hiperespectrales para una mejor evaluación de la calidad de los alimentos.

Un nuevo método mejora la detección de atípicos y la estimación en conjuntos de datos multidimensionales.

Examinando cómo la correlación de distancia mide la dependencia de variables y su respuesta a los valores atípicos.

Un nuevo método reduce la complejidad en datos categóricos jerárquicos para mejorar las predicciones.

Este artículo explora cómo la predicción conforme mejora la toma de decisiones en entornos inciertos.

Este artículo presenta un método más simple para el análisis de mediación en la investigación social.

Un método nuevo para agrupar datos según la densidad y la incertidumbre.

Presentamos un método para mejorar la eficiencia del análisis bayesiano en sistemas complejos.

Explora métodos de prueba no paramétricos para obtener resultados de investigación efectivos.

Presentando un método que mejora el análisis de datos de superficie complejos en múltiples campos.

Un nuevo enfoque mejora el análisis del impacto de la contaminación en la salud.