Neuste Artikel für Sozialwissenschaften

Ein Blick auf die Struktur und Bedeutung von ungeraden Zyklen in der Grafentheorie.

Neue Methoden verbessern die Analyse von unvollständigen Daten in der Forschung.

Ein Blick auf innovative Methoden zur Untersuchung komplexer Datenmuster.

Ein Blick darauf, wie Datenkohäsion die Analyse und Clusterbildung verbessert.

Lern was über Grafen, ihre Eigenschaften und Anwendungen in der echten Welt.

Ein Blick darauf, wie Persistenzmodule helfen, sich entwickelnde Datenstrukturen zu verstehen.

Untersuchen, wie ein Faktor einen anderen durch Daten und Methoden beeinflusst.

Ein Modell, um Kurz- und Langstreckeninteraktionen in verschiedenen Bereichen zu untersuchen.

Bayes’sche Methoden verbessern die Analyse von Umfragedaten bei spärlichen Antworten und steigern die Zuverlässigkeit.

Lern was über Faktormodelle und ihre Methoden, um komplexe Daten zu vereinfachen.

Dieser Artikel untersucht, wie Netzwerke durch das Duplikations-Abweichungsmodell wachsen.

Forschung untersucht Bürgerrechtsnormen mithilfe von mehrdimensionaler latenter Klassenanalyse in verschiedenen Ländern.

Eine Übersicht über Zähllogik und ihren Einfluss auf die Graphanalyse.

Eine Plattform zum Studieren fortgeschrittener Sprachmodelle in sozialen Kontexten.

Einführung von Methoden zur Analyse mehrerer Ergebnisdimensionen in Studien zur kausalen Inferenz.

Erforschung von RCT-Ablehnungssampling, um kausale Effekte effektiv zu analysieren.

Eine Studie über die Faktoren, die die Geburtenraten in verschiedenen Ländern beeinflussen.

Erforschen der Interaktionen und Verhaltensweisen in geschichteten zellulären Automaten-Systemen.

Ein Leitfaden zur Analyse komplexer Daten mit bayesianischen abhängigen Mischmodellen.

Dieses Papier stellt eine neue Methode zur Matrixvervollständigung mit vollständigen Datensätzen vor.

Fehlende Daten mit innovativen Regressionsmethoden angehen, um präzise Einblicke zu gewinnen.

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

Kollidierer-Bias kann Forschungsergebnisse über den Zusammenhang zwischen Exposition und Ergebnis irreführen.

Ein Leitfaden zur Netzwerk-Inferenz und die Rolle des Hub-Modells bei der Analyse von Gruppendynamiken.

Neue Techniken verbessern die kausale Inferenz trotz unbeobachteter Störfaktoren und komplexer Beziehungen.

Ein Blick auf Graphen und ihre Verbindungen zu Assoziationsschemata.

Ein Blick auf die Herausforderungen bei der Bewertung von Behandlungseffekten in vernetzten Systemen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Verknüpfung von Gesundheits- und Sozialwissenschaftsdaten.

TSLiNGAM verbessert die ursächliche Entdeckung in komplexen Datensätzen mit schiefen Verteilungen.

Ein Blick auf Korrelationsmatrizen und die Stärken und Schwächen des Clustered-Faktor-Modells.

Eine neue Methode zur Analyse politischer Texte durch Wortclusterung.

Diese Studie konzentriert sich auf neue Methoden, um ursächliche Zusammenhänge zu verstehen.

Untersuchung fairer Verteilungsmethoden für unteilbare Gegenstände unter Personen.

Erforschen, wie zufällige Bewegungen zu bedeutenden Verhaltensänderungen führen.

Erforscht eine Methode zur zuverlässigen Schätzung bei komplexen Daten mit wechselseitigen Zufallsvariablen.

Erkunde die Dynamik und Bedeutung von oszillatorischen Netzwerken in verschiedenen Bereichen.

Erforsche, wie Netzwerke sich mit neuen Verbindungen entwickeln und was das bedeutet.

Erforschen, wie Leute Synchronisation in komplexen menschlichen Netzwerken erreichen.

Erforschen, wie die Verteilungsregression in verschiedenen Bereichen durch Kernel-Methoden unterstützt wird.

Ein neues Modell verbessert die Erkennung von kohäsiven Gruppen in komplexen Netzwerken.