Un modelo que ayuda a analizar múltiples resultados con varios predictores.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
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Este artículo presenta un nuevo método para estimar mejor modelos de dos etapas en la investigación.
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Una mirada a las técnicas de evaluación fuera de política y su relevancia en la toma de decisiones.
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Procoli simplifica el cálculo de las verosimilitudes del perfil en cosmología.
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RENT mejora el rendimiento del modelo usando técnicas de remuestreo con etiquetas ruidosas.
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Un nuevo enfoque mejora la selección de sitios de ADN para predecir riesgos de salud.
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Enfoques innovadores abordan los desafíos de comparar los efectos de los tratamientos a lo largo del tiempo.
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La verificación de tiempos es esencial para un diseño confiable de circuitos digitales en la tecnología avanzada.
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Este artículo presenta una nueva forma de analizar las respuestas económicas a los shocks.
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Un nuevo enfoque enfatiza las aproximaciones válidas en lugar de buscar la verdad en los modelos.
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Un estudio sobre nuevos métodos para analizar datos de temperatura del mar desde 1982 hasta 2012.
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Un nuevo mecanismo mejora la generación de datos sintéticos mientras protege la privacidad individual.
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Una mirada a la regresión lineal parcial semi-funcional y las soluciones de error de medición.
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Un nuevo método para personalizar estrategias de tratamiento para enfermedades crónicas a lo largo del tiempo.
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Un método para estimar los efectos del tratamiento cuando falta información clave.
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Nuevos métodos mejoran las recomendaciones de tratamiento al considerar la adherencia del paciente.
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TrialEmulation ayuda a los investigadores a analizar los efectos de los tratamientos usando datos observacionales.
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Un nuevo marco bayesiano mejora la calidad de las imágenes y estima la incertidumbre.
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Aprende cómo el SGD con recorte mejora la estimación del gradiente en entornos de datos ruidosos.
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Un nuevo modelo mejora la evaluación de riesgos usando varias medidas para hacer predicciones precisas.
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Un enfoque nuevo para mejorar la estimación del efecto del tratamiento en la investigación clínica.
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Una mirada a cómo los datos longitudinales revelan tendencias e insights.
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Aprende cómo mejorar la regresión lineal lidiando con el sesgo de auto-selección.
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Explorando nuevas formas de mejorar la estimación del efecto de tratamiento en la investigación de ciencias sociales.
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Este estudio analiza cómo el ERM puede funcionar de manera efectiva con patrones de datos fluidos.
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Este artículo explica métodos de agrupamiento para analizar datos longitudinales de manera efectiva.
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Nuevos métodos mejoran el muestreo de distribuciones complejas usando ecuaciones HJB y Tensor Train.
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Este artículo habla sobre un nuevo método para mejorar los circuitos probabilísticos usando técnicas de agrupamiento suave.
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Un nuevo método mejora la estimación de parámetros a partir de datos de alta resolución.
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Métodos para reducir dimensiones mientras se preservan las estructuras de datos.
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Un método para aproximar los compromisos entre equidad y precisión en modelos de aprendizaje automático.
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La investigación sobre interacciones genéticas revela información sobre rasgos humanos y el riesgo de enfermedades.
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Presentando una manera más fácil de entrenar modelos generativos implícitos usando Pérdida Estadística Invariante.
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Un nuevo método mejora las predicciones de cambios geomagnéticos usando aprendizaje automático.
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Nuevos métodos de reducción mejoran la estimación Hessiana para tareas de optimización en machine learning.
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DCC-Tree ofrece una nueva forma de manejar la incertidumbre en las predicciones de árboles de decisión.
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Un nuevo método mejora la estimación de CATE y potencia la toma de decisiones en varios campos.
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Un nuevo método de análisis mejora la comprensión de las enfermedades crónicas y los factores de salud.
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