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Un nuevo método mejora la estimación de parámetros en modelos genéticos.

Este artículo presenta un método para entender mejor las interacciones económicas durante el estrés financiero.

Explorando métodos para mejorar las predicciones de Random Forest en estudios espaciales.

Aprende a analizar los efectos del tratamiento cuando los resultados tardan en aparecer.

Explora cómo las métricas adaptativas mejoran el aprendizaje automático con matrices SPD.

Evaluando la precisión de la traducción a través de la evaluación humana y la confiabilidad entre evaluadores.

Presentando un estimador de dos pasos para el análisis de clases latentes mult Nivel en ciencias sociales.

Nuevos métodos abordan los desafíos de los datos faltantes en estudios de salud.

GSPCA reduce el impacto de los valores atípicos en el análisis de datos, mejorando los resultados estadísticos.

Un nuevo enfoque para estudiar la dinámica de fluidos complejos usando métodos estadísticos.

Un nuevo marco mejora la precisión del modelo en escenarios de clasificación de larga cola.

Este método mejora la precisión de la agrupación sin colapsar y sin necesidad de aumentar los datos.

Aprende cómo la filtración ayuda a analizar relaciones de datos y revela información útil.

Los investigadores desarrollan un método para evaluar cómo el entrenamiento afecta los puntajes de IQ de los niños.

Un estudio muestra una mejor clasificación de tumores con DCE-MRI y transformaciones de datos.

Un método que mejora la estimación del efecto causal en los resultados de salud a través de enfoques estadísticos inteligentes.

Este artículo habla sobre un nuevo método para hacer predicciones precisas manteniendo la privacidad.

Una visión general de los ensayos por conglomerados y sus consideraciones de diseño óptimas.

Un nuevo método mejora la re-randomización para un mejor balance experimental.

Este artículo examina métodos para identificar vínculos causales en datos de alta dimensión.

Aprende cómo el clustering multivista mejora el análisis de datos desde diferentes perspectivas.

Aprende cómo las opiniones de los expertos mejoran el modelado bayesiano con priors informativos.

Nuevos métodos de emparejamiento de puntajes abordan tipos de datos únicos para mejorar el modelado estadístico.

Explora límites no uniformes para las U-estadísticas estudiantilizadas y su importancia.

Aprende a establecer el tamaño de muestra adecuado para modelos de predicción en salud efectivos.

Los investigadores se enfrentan a desafíos con el procedimiento de Dunnett debido a las varianzas que varían.

Validar los resultados de agrupamiento es clave para un análisis de datos preciso.

La Máquina de Fragilidad Neural mejora las predicciones en el análisis de supervivencia en varios campos.

Un nuevo método mejora la eficiencia del análisis estadístico en física de alta energía.

Este artículo habla sobre los problemas de replicabilidad en la investigación científica y los algoritmos de aprendizaje automático.

Te presento GACN, un método para llenar datos faltantes y mejorar la precisión de clasificación.

Nuevo método mejora la estimación de la covarianza para estrategias de inversión efectivas.

Analizando cómo juntar muestras puede afectar los resultados de la investigación.

Esta investigación aborda los cambios en subpoblaciones para mejorar la equidad en el aprendizaje automático.

Examinando cómo eventos extremos pueden ocurrir juntos en diferentes lugares.

Un nuevo método mejora la precisión al estimar los rendimientos de los cultivos a partir de datos agregados.

Los investigadores mejoran el análisis de datos de salud con métodos bayesianos para el fenotipado de pacientes.

Los DFMs dispersos aclaran las relaciones de datos para obtener mejores perspectivas económicas.

Un nuevo método mejora la imputación en datos de series temporales.

Este método mejora la precisión del agrupamiento, especialmente cuando los grupos varían en tamaño.