Neuste Artikel für Sozialwissenschaften

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.

Ein Blick darauf, wie Verbindungsnetzwerke sich erweitern und entwickeln.

Ein umfangreicher Datensatz historischer amerikanischer Zeitungen für Forschung und Analyse.

CDL hilft dabei, Permutationen und Anordnungen in der Informatik und den Sozialwissenschaften zu studieren.

Ein Blick auf Netzwerkdatenanalyse und wichtige Kennzahlen wie den Randić-Index.

Dieser Artikel behandelt die Verwendung von U-Statistiken für eine bessere dyadische Datenanalyse.

Diese Studie untersucht, wie gut Sprachmodelle kulturelle Sprichwörter in verschiedenen Sprachen verstehen.

Ein neuer Ansatz, um Lösungen in Kehroperationen mit annähernden Berechnungen zu vereinfachen.

Eine neue Methode verbessert das Verständnis von kollektiven Überzeugungen und Meinungen.

Eine Methode, um Vorhersagen in Daten mit fehlenden Ergebnissen zu verbessern.

Dieser Artikel stellt einen Rahmen für eine verbesserte Sensitivitätsanalyse von linearen Schätzgrössen vor.

Eine neue Methode verbessert die Varianzschätzung in der Paneldatenanalyse für genauere Ergebnisse.