Derniers articles pour Inférence causale

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des effets du traitement dans les petits échantillons.

Apprends comment les graphes causaux montrent les dépendances entre les variables.

Présentation de LiNGAM-MMI, une méthode qui améliore l'identification des relations de cause à effet.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des variables externes dans l'optimisation.

Une nouvelle approche bayésienne améliore les méthodes pour apprendre des structures DAG à partir des données.

Un nouvel algorithme améliore l'apprentissage des relations complexes entre les variables en utilisant des MAGs.

Présentation de graphiques de facteurs causaux paramétriques pour améliorer les stratégies de prise de décision.

Le nouveau design améliore la capacité des LLM à gérer efficacement des tâches variées.

Une nouvelle approche pour estimer les effets causaux dans les réseaux sociaux.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation en statistiques grâce à des techniques robustes.

Une nouvelle méthode pour estimer les effets de traitement dans les études observationnelles.

Une nouvelle méthode pour révéler des liens de causalité en utilisant les variances dans les données.

Présentation d'une méthode à point fixe pour apprendre des relations causales sans graphiques compliqués.

CausalDiffAE améliore le contrôle sur les caractéristiques des images grâce à la génération de contrefactuels.

Examiner le rôle de l'apprentissage profond dans l'amélioration des modèles causaux.

Cet article parle de nouvelles idées sur la régression causale pour prendre de meilleures décisions.

Une étude sur l'identification des déclencheurs d'événements en utilisant des méthodes analytiques et d'apprentissage machine.

Une nouvelle méthode améliore les estimations des effets de traitement dans des ensembles de données complexes.

Cet article analyse comment les modèles de langue comprennent et infèrent des relations causales.

Un aperçu des méthodes d'apprentissage automatique causal et de leur impact dans les études complexes.

Une nouvelle méthode s'attaque au biais de sélection dans l'estimation de l'effet du traitement.

Nouvelle approche qui combine des méthodes traditionnelles pour mesurer les impacts des politiques.

Un aperçu des effets causals dans des contextes de données échangeables et leurs implications.

L'étude de LaLonde a transformé l'évaluation des programmes de formation professionnelle grâce à des méthodes expérimentales et non expérimentales.

Présentation de l'estimateur de regroupement de panneaux pour une analyse améliorée de l'effet des traitements.

De nouveaux algorithmes améliorent la compréhension des relations entre les variables dans la découverte causale.

Un aperçu de l'identification agnostique des résultats dans la recherche sur les effets des traitements.

Une nouvelle méthode pour améliorer la sélection des donneurs pour l'estimation des effets causals.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage multimodal en s'attaquant aux déséquilibres de contribution des données.

S'attaquer aux facteurs perturbateurs et aux changements dans les données pour de meilleures prédictions.

Examiner comment différents facteurs interagissent dans l'analyse de séries temporelles.

Une nouvelle approche pour comprendre les effets de médiation dans des données complexes.

CAF-PoNo améliore l'analyse causale en utilisant des flux de normalisation, garantissant l'inversibilité dans des relations complexes.

Les SCG simplifient l'analyse des relations complexes en santé publique.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des variables de contrôle dans les études causales.

Une nouvelle méthode estime les effets causaux en utilisant peu d'interventions, même avec des facteurs cachés.

L'infos a un gros impact sur la prise de décisions dans plein de domaines.

Une étude comparant les hypothèses de données manquantes aléatoires et de données manquantes latentes aléatoires.

De nouveaux repères testent le raisonnement causal de l'IA en utilisant seulement des images.

STIC améliore la découverte de causalité à partir de données de séries temporelles en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.