446 artículos
Este estudio demuestra que la escasez de recursos percibida aumenta la toma de decisiones arriesgadas, particularmente bajo un alto riesgo objetivo, al acelerar la tasa de deriva hacia la opción arriesgada según lo revelado mediante el modelado de difusión de deriva jerárquica.
Este artículo presenta un marco de datos públicos explicable y reproducible para la integridad de los pagos de Medicare que integra conjuntos de anomalías de agregación por rangos y bandas de referencia de costos conformes para priorizar el triaje de auditoría, distinguiendo al mismo tiempo las anomalías estadísticas de la prueba de conducta indebida.
Este artículo introduce un indicador de tamaño del efecto basado en la mediana para la investigación en educación matemática que ofrece una alternativa más intuitiva y robusta a la d de Cohen al comparar los valores de los grupos con las medianas, reduciendo así la sensibilidad a las distribuciones sesgadas, los valores atípicos y los tamaños de muestra pequeños, al tiempo que se alinea mejor con las interpretaciones prácticas del rendimiento estudiantil.
Este artículo presenta el marco HAIB-MEC, un sistema híbrido de aprendizaje automático y bayesiano que integra el modelado predictivo no lineal con la corrección de incertidumbre jerárquica para mejorar significativamente la precisión, reducir el sesgo y aumentar la fiabilidad en conjuntos de datos de salud afectados por errores de medición.
Este artículo introduce el Índice de Dependencia de Sin Sentido (NDI, por sus siglas en inglés), un diagnóstico sencillo basado en rangos definido como la diferencia entre la de Kendall y la raíz cuadrada de la de Bergsma–Dassios, para distinguir eficazmente las relaciones monótonas genuinas de las asociaciones espurias impulsadas por tendencias comunes o factores externos.
Este estudio compara los modelos SARIMA y LSTM para la previsión de los ingresos integrales de los seguros en Indonesia, encontrando que, si bien el SARIMA captura mejor las tendencias estacionales, ambos modelos exhiben una precisión limitada, lo que sugiere que se requieren enfoques híbridos futuros y variables externas para mejorar el rendimiento de la previsión.
Este estudio evaluó el ponderación por la inversa de la probabilidad del puntaje de propensión (PS-IPW) y la imputación múltiple (MI) frente al análisis de casos completos para el manejo de datos faltantes monotónicos en un ensayo de suplementación de TB-VI en Tanzania, encontrando que, si bien ambos métodos avanzados superaron al análisis tradicional en sesgo y eficiencia, ninguno reveló efectos de tratamiento estadísticamente significativos.
Este estudio propone y valida un modelo de Bell espacio-temporal bayesiano para predecir la incidencia de la malaria en la Amazonía Legal Brasileña, demostrando su desempeño superior sobre los modelos tradicionales de Poisson y Binomial Negativa en la identificación de microrregiones de alto riesgo y en la temporalidad para una vigilancia de salud pública efectiva.
Este artículo presenta el Panel de Estrategia Editorial (ESD, por sus siglas en inglés), un sistema de apoyo a la decisión cuantitativo que traduce la dinámica de la revisión por pares en parámetros auditables, permitiendo a los editores equilibrar proactivamente el volumen de envíos, la fatiga de los revisores y los estándares de calidad mediante la gestión de políticas basadas en evidencia en lugar de la intuición reactiva.
Este artículo presenta un marco sistemático para optimizar las perturbaciones irreversibles independientes de la posición en el Algoritmo de Langevin No Ajustado mediante la formulación de un problema de optimización restringida que equilibra la eficiencia de mezcla y el sesgo de discretización, resultando en un diseño óptimo explícito que logra una convergencia más rápida con un error controlado.