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Este artículo propone un marco de aprendizaje profundo que utiliza el ensamblaje multiplicativo de redes neuronales (MLA-MoS-1 y MLA-MoS-2) para resolver simultáneamente el modelo de doble Heston americano bajo tasas de interés tanto constantes como estocásticas, prediciendo eficazmente la frontera de ejercicio temprano, los valores de las opciones y las griegas.
Este estudio propone y evalúa una nueva familia de estimadores de tipo seno generalizado y de tipo exponencial-seno para la mediana de una población finita bajo el muestreo aleatorio simple sin reemplazo, demostrando mediante análisis teórico, simulaciones y datos del mundo real que estos métodos superan significativamente a los estimadores tradicionales al aprovechar la información auxiliar para reducir el error cuadrático medio.
Este artículo presenta swNIsim, un paquete de R basado en simulaciones y flexible que permite el cálculo de la potencia para ensayos clínicos aleatorizados por conglomerados de diseño escalonado de no inferioridad, al acomodar diversos rasgos de diseño, tipos de resultados y estrategias analíticas, mientras demuestra mediante simulaciones que aumentar los periodos de tiempo y equilibrar la asignación de los conglomerados mejora la potencia estadística.
Este artículo presenta la Calibración Distribucional Local, un método no paramétrico que infiere distribuciones predictivas completas y coherentes en ubicaciones no muestreadas a partir de conjuntos espaciales para proporcionar probabilidades de excedencia precisas para campos ambientales heterogéneos, superando los enfoques de kriging tradicionales al corregir la sobredispersión y eliminar las violaciones de relación de orden.
Este tutorial presenta un flujo de trabajo reproducible y respaldado por código para realizar análisis de mediación con datos agrupados en psicología de la salud, demostrado a través de un estudio multietapa de China que vincula factores ambientales de nivel macro con la participación social y la vulnerabilidad relacionada con el suicidio de nivel micro, abordando al mismo tiempo desafíos estadísticos como la agrupación y las comparaciones múltiples.
Este estudio propone y evalúa un marco de inteligencia estadística para medir la transformación digital en el sector público de la Región del Kurdistán de Irak, utilizando datos secundarios y diversos métodos estadísticos para revelar una puntuación de desempeño general moderada de 4.60/7, con una alta competencia en capacidades de identidad digital pero un margen significativo de mejora en la accesibilidad de los servicios.
Este artículo propone un estadístico de prueba de colinealidad simple y computacionalmente eficiente para la prueba de hipótesis en modelos lineales generalizados de alta dimensión que sigue siendo efectivo cuando el número de predictores excede el tamaño de la muestra y demuestra una potencia estadística superior, particularmente en escenarios de alternativas dispersas, en comparación con las pruebas clásicas de Wald y de razón de verosimilitud.
Este artículo presenta una extensión del paquete de código abierto saemix para R para ajustar modelos de efectos mixtos no lineales no gaussianos, demostrando su flexibilidad y precisión a través de diversas aplicaciones del mundo real y un estudio de simulación sobre datos binarios repetidos.
Este estudio determina analítica y computacionalmente los intervalos de prueba periódicos óptimos para una unidad de reserva única mediante la modelación del compromiso entre la exposición a fallas ocultas y el tiempo de servicio fuera de línea, cuantificando al mismo tiempo cómo la incertidumbre de detección repetida y la inclusión de pruebas completas periódicas impactan la preparación general del sistema.
Este artículo presenta EduVision DV, un sistema de tablero interactivo de Tableau y un flujo de datos reproducible que integra y armoniza múltiples conjuntos de datos de clasificaciones universitarias con indicadores educativos del Banco Mundial para permitir la comparación entre sistemas, al tiempo que divulga explícitamente las limitaciones de calidad de los datos subyacentes, tales como las puntuaciones estimadas y los valores constantes.