Neuste Artikel für Sozialwissenschaften

Team Logic bietet eine neue Möglichkeit, Beziehungen zwischen Variablen zu analysieren.

Ein Blick darauf, wie zufällige Zuweisungen die OLS-Regressions-Ergebnisse beeinflussen.

Ein Blick auf die Eigenschaften und Herausforderungen von sich schneidenden geraden Zyklen in Grafen.

Verstehen von komplexen Interaktionen in Datensätzen mit Tensor-Methoden.

Kombination von Machine Learning und Matching-Methoden für ne klarere Analyse der Behandlungseffekte.

Dieser Artikel bespricht die Ergebnisse zu riesigen Komponenten in hochdimensionalen Netzwerken.

Forscher entwickeln einen Massstab zur Bewertung von Werkzeugen zur Erkennung von Medienbias.

Ein neuer Ansatz, um Faktoren zu erkennen, die die Behandlungsergebnisse im Gesundheitswesen beeinflussen.

Neue slicing-freie Methoden verbessern die Datenanalyse für komplexe Datensätze.

Ein Überblick über selbstinteragierende Markov-Ketten und ihre Auswirkungen in verschiedenen Bereichen.

Diese Studie untersucht, wie das Leben in der Stadt oder auf dem Land das Einkommen ab dem frühen Erwachsenenalter beeinflusst.

Entdecke, wie Gruppen durch Zusammenarbeit Einzelne überlisten können.

Muster in Graphen durch Ramsey-Theorie und deren Anwendungen erkunden.

Caliper-Matching verbessert die Vergleiche in der Forschung und verringert die Verzerrung bei den Schätzungen der Behandlungseffekte.

Eine neue Methode, um überlappende Gruppen in komplexen Netzwerken zu finden.

Entdecke die grundlegenden Konzepte und Verhaltensweisen von zellulären Automaten in verschiedenen Systemen.

Neue Erkenntnisse über dreieckfreie Graphen zeigen unbegrenzte chromatische Zahlen und stellen frühere Überzeugungen in Frage.

Lern was über Permutationen und ihre Bedeutung in der kombinatorischen Statistik.

Dieser Artikel behandelt die Rolle von Hypergraphen beim Verständnis komplexer Netzwerke.

Ein Blick auf Median- und k-Median-Grafen und ihre Bedeutung.

Eine Studie über die Kombination von Ising-Modellen und Bayesschen Mischungen für bessere Datenanalyse.

Dieses Verfahren verbessert die Datenanalyse, indem es Gleichstände in Korrelationsmessungen angeht.

Neue robuste Schätzer verbessern die funktionale Datenanalyse trotz Ausreissern.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen für komplexe nichtlineare Systeme mithilfe von Graphstrukturen.

Eine Studie zur Vorhersage von Demografie aus Blogbeiträgen mithilfe fortgeschrittener Textanalyse.

Ein Blick auf negative Assoziation und Korrelation in Zufallsvariablen.

Ein neues Tool zur Analyse komplexer Netzwerke mithilfe von Graphlet-Analysen.

Diese Studie untersucht, wie Kommunikation die Entscheidungsfindung und Zusammenarbeit in sozialen Dilemmata beeinflusst.

Untersuchen, wie erregbare Systeme Muster bilden und was das für die Biologie und Technologie bedeutet.

Neue Methoden für Zufallsstichproben in komplexen Netzwerken erkunden.

Dieser Artikel untersucht interventionalen Wahrscheinlichkeitsverteilungen und deren Rolle in der Kausalität.

Lern, wie Graph-Umformulierungen Daten umwandeln, um komplexe Systeme besser zu analysieren.

Untersuchen, wie Phasenverzögerung und höhere Interaktionen die Synchronisation in verschiedenen Systemen beeinflussen.

Lerne, wie du das beste Zufallsgraphmodell für die Netzwerkdatenanalyse auswählst.

Dieses Projekt untersucht, wie Sprache demografische Vorurteile in Übersetzungen beeinflusst.

Lern, wie man Beziehungen zwischen Variablen erkennt und wie die sich auf Vorhersagen auswirken.

Erfahre, wie die Latente Klassenanalyse Muster in kategorialen Daten aufdeckt.

Eine neue Methode zur Extraktion von Ereignissen und Akteuren aus Texten ohne annotierte Beispiele.

Erkunde die Komplexität von Mehrschichtnetzwerken und ihren Anwendungen in der echten Welt.

Untersuche die Bedeutung von Zyklen in Graphstrukturen und deren Anwendungen.