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Un nuevo método mejora la comprensión de creencias y opiniones colectivas.

Un método para mejorar las predicciones en datos con resultados faltantes.

Este artículo presenta un marco para mejorar el análisis de sensibilidad de estimandos lineales.

Un nuevo método mejora la estimación de la varianza en el análisis de datos de panel para obtener resultados precisos.

Presentamos el bosque de correlación ordenada para un mejor análisis de los resultados clasificados.

Un nuevo método mejora la combinación de p-valores discretos para obtener mejores resultados en la investigación.

fusionACS combina datos de encuestas domiciliarias para obtener insights de investigación más profundos.

Aprende a estimar parámetros para datos de colas pesadas usando distribuciones Pareto por partes.

Entender y manejar los datos faltantes es clave para obtener resultados de investigación precisos.

Un nuevo marco mejora las simulaciones causales para un análisis de datos confiable.

Una mirada a cómo sacar conclusiones de experimentos adaptativos en la investigación.

Un nuevo método mejora la inferencia causal al incorporar conocimientos de expertos y manejar la incertidumbre.

Una mirada a métodos para identificar factores causales en la investigación.

Aprende a estimar y comparar promedios efectivamente usando técnicas avanzadas.

Explora las estructuras y aplicaciones de los grafos y hipergrafos en varios campos.

Una mirada al papel del análisis de sensibilidad en estudios observacionales.

Este artículo examina cómo la dinámica de grupo afecta la propagación de enfermedades y comportamientos.

Un nuevo método mejora la selección de variables locales para obtener mejores conocimientos científicos.

Este artículo habla sobre métodos para recuperar información perdida en hipergrafos a partir de representaciones gráficas más simples.

Aprende cómo los modelos lineales ayudan a analizar datos y predecir resultados.

Este estudio mejora la estimación de la prevalencia de clases usando estimación de densidad de kernel.

Examinando el papel de las prácticas sociales en la tecnología de captura de movimiento.

Un nuevo enfoque mejora las estimaciones en la investigación, centrándose en las brechas de género.

Un estudio explora cómo los resultados de búsqueda afectan las opiniones y comportamientos de los usuarios.

Un nuevo método para entender mejor las relaciones de causa y efecto.

Desenredando el concepto de distancia de resistencia en redes conectadas.

Una mirada a los hipergrafos y su importancia en el análisis de conexiones complejas.

Una mirada a los conjuntos difusos y rugosos y su papel en el análisis de datos inciertos.

Un enfoque sistemático para desarrollar y usar índices en la investigación.

Un estudio desafía las opiniones comunes sobre cómo la educación afecta la movilidad social.

Nuevos métodos combinan el descubrimiento causal y el aprendizaje por refuerzo para obtener mejores insights.

Combinar el aprendizaje contrastivo con complejos simpliciales mejora la representación y el análisis de datos.

Un modelo estadístico mejora el análisis de datos demográficos en varios grupos.

Explora cómo los grafos aleatorios modelan sistemas complejos y sus aplicaciones en el mundo real.

Un nuevo enfoque para analizar los efectos variados de los tratamientos en diferentes grupos.

Aprende cómo los procesos de Hawkes modelan eventos interconectados en varios campos.

Este estudio investiga cómo los sesgos en los LLMs afectan las simulaciones de interacción humana.

Una mirada a los métodos de clustering cuando los datos están incompletos.

Este artículo habla sobre la importancia de las cargas factoriales en el Análisis Factorial Confirmatorio.

Aprende cómo los gráficos causales revelan las dependencias entre variables.