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Présentation d'une nouvelle approche pour analyser des données de séries chronologiques dans des espaces métriques.

Cet article explore comment les interactions influencent la survie et l'extinction dans les populations.

Apprends sur les chaînes de Markov non homogènes dans le temps et leur comportement au fil du temps.

Cet article examine comment les expériences se rapportent à des situations réelles en sciences sociales.

Apprends comment la randomisation de graphes aide à analyser le comportement et les motifs des réseaux.

Comprendre les impacts des traitements en tenant compte de l'interférence des réseaux.

Une méthode pour construire des zones de confiance dans les équations statistiques pour les effets de traitement.

Explorer le modèle d'Ising et son impact sur divers domaines scientifiques.

Une étude sur le comptage de sous-graphes dans des réseaux complexes en utilisant des graphes aléatoires à échelle géométrique.

Examen des propriétés et des applications des graphes métriques, en se concentrant sur les -métriques et l'hyperbolicité.

De nouveaux systèmes améliorent la classification des valeurs morales dans les textes.

Comprendre les complexités de l'évaluation des effets d'un seul traitement dans les conceptions factorielle.

Une méthode pour traiter les erreurs de données dans l'analyse à haute dimension.

Examiner comment les tendances sociales influencent la consommation d'énergie au Royaume-Uni et en Irlande.

Apprends comment la théorie de la percolation explique les connexions dans différents systèmes.

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

Un aperçu des nouvelles techniques pour identifier la cause et l'effet dans différents domaines.

Une nouvelle méthode pour vérifier l'hypothèse de tendance commune dans les études sur les effets du traitement.

Un aperçu de comment les scientifiques évaluent la causalité dans différents domaines.

Un aperçu des hypergraphes saturés et de leur importance dans les réseaux aléatoires.

Un aperçu de comment la probabilité et le raisonnement causal influencent notre compréhension et nos décisions.

Découvrez une nouvelle approche de l'inférence causale avec des cocycles.

Cette étude explore l'impact des prédictions sur les actions et les résultats individuels.

Apprends à distribuer les maisons de manière équitable tout en gérant les sentiments d'envie entre les gens.

Explorer comment les bons coopérateurs influencent le comportement de groupe dans des dilemmes sociaux.

Cette étude analyse comment la langue influence les valeurs culturelles dans les grands modèles.

Un ensemble de données riches de 2,7 millions d'articles de presse de 1878 à 1977.

Combiner la logique floue avec l'inférence causale pour une meilleure analyse du monde réel.

Analyser des systèmes de particules avec des graphons pour de meilleures prévisions dans des réseaux complexes.

Explorer des cadres mathématiques pour comprendre le mouvement de masse dans différents systèmes.

Méthodes pour mesurer les effets du traitement à travers des groupes divers et des périodes de temps.

Un outil aide à relier les événements actuels à des contextes historiques.

Une plongée profonde dans les marches aléatoires et leur signification dans les systèmes complexes.

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

Un aperçu des méthodes pour comprendre les effets à long terme dans différents domaines.

GMR propose une nouvelle façon d'étudier plusieurs facteurs et résultats dans la recherche.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des effets des traitements en combinant des données d'essais contrôlés randomisés et des données d'observation.

Utiliser les réseaux sociaux pour mieux analyser et comprendre l'identité personnelle.

Explore les risques et les défenses dans les processus d'agrégation de classements.

Un aperçu des graphes, de leurs structures et des implications pour l'analyse des données.