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Este artículo explica métodos de agrupamiento para analizar datos longitudinales de manera efectiva.

Una mirada a los complejos simpliciales y su impacto en la ciencia de redes.

Nuevos métodos revelan estructuras comunitarias en redes, mejorando la comprensión en varios campos.

Una mirada a cómo los complejos simpliciales dirigidos revelan interacciones complejas.

Un nuevo método mejora el aprendizaje causal a pesar de datos faltantes y relaciones cíclicas.

Aprende cómo la k-primitividad mejora nuestra comprensión de las interacciones de matrices y aplicaciones en el mundo real.

Un método para abordar variables no observadas en la investigación para obtener ideas más claras.

Explorando cómo el modelo Bass revela la adopción de innovaciones en redes.

Analizando el sesgo de las etiquetas y su impacto en los resultados de la investigación usando modelos bayesianos.

Un enfoque nuevo para estimar efectos de tratamiento usando muchas covariables e instrumentos.

Este artículo presenta un método más simple para el análisis de mediación en la investigación social.

Explorando la estructura y el comportamiento en evolución de las redes dinámicas adaptativas.

Una mirada a los tipos y propiedades de los grafos de intersección aleatorios.

Explora métodos de prueba no paramétricos para obtener resultados de investigación efectivos.

Un nuevo método mejora las características de las palabras usando conocimientos humanos.

Este artículo habla sobre métodos eficientes para estimar parámetros en modelos basados en agentes.

Un enfoque novedoso que utiliza aprendizaje automático para inferir EDOs a partir de observaciones imperfectas.

Este artículo examina los grafos coloreados y su importancia en varios campos.

Una mirada a la inferencia causal, los tratamientos y las variables intermedias en la investigación.

Explorando las estructuras organizadas en coloraciones de pares a través del teorema de Ramsey.

Explorando cómo las suposiciones moldean los hallazgos de la investigación y la importancia de la reevaluación.

Una mirada a la estimación del efecto medio del tratamiento y sus desafíos.

Un nuevo marco para analizar los efectos de mediación a lo largo del tiempo en la investigación.

Este artículo analiza cómo los grupos sociales se separan en las áreas urbanas.

Una mirada a cómo los jugadores trabajan juntos por objetivos compartidos.

Explora cómo la sincronización impacta la naturaleza, la tecnología y la salud.

Un conjunto de datos explora cómo las opiniones culturales moldean la percepción del lenguaje ofensivo.

Este estudio examina datos de composición y la importancia del análisis espacial.

Dos técnicas innovadoras mejoran el control de la dinámica de grupo en diferentes entornos.

Explorando el papel de los modelos de reacción-difusión en varios campos.

Un nuevo enfoque para clasificar preferencias enfatizando las mejores opciones.

NeuraChip mejora la eficiencia en el procesamiento de datos de gráficos para varias aplicaciones.

Explora la importancia de los números de representación en la teoría de grafos.

Una mirada a la elegibilidad de peso y su impacto en las aplicaciones de la teoría de grafos.

Una mirada a los gráficos de arco circular y su importancia en la teoría de grafos.

Un nuevo marco para evaluar sesgos en las estimaciones de efectos causales.

Este artículo habla sobre estrategias para mantener opiniones diversas dentro de los grupos.

Explora cómo el modelar interacciones sociales mejora la comprensión de las relaciones.

La detección de comunidades revela grupos ocultos dentro de redes complejas en varios campos.

Un marco para conectar los efectos del tratamiento y los mecanismos causales en ciencias sociales.