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GeoMatching migliora le stime degli effetti del trattamento considerando la geometria dei dati.

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Questo articolo parla dei problemi nei design di regressione discontinua e di come affrontarli.

Esaminando il ruolo della causalità di ordine superiore nella comprensione dei sistemi complessi.

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Esplorando il rapporto tra numero cromatico e grado minimo nei grafi.

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Un nuovo metodo combina dati diversi per capire meglio le relazioni causali.

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Uno sguardo più da vicino su come CRL identifica le relazioni causali nei dati.

Questo articolo spiega i metodi per stimare gli effetti causali nelle reti con variabili nascoste.

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Uno sguardo a metodi migliori per valutare gli effetti dei trattamenti nella ricerca.

Uno sguardo sulle dinamiche delle interazioni tra particelle e le loro implicazioni.

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Uno studio dettagliato rivela l'impatto dei social network sulla vita delle persone in Danimarca.

Esplora come le reti partizionate ci aiutano a capire diverse relazioni complesse.

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Un nuovo metodo semplifica i calcoli per gli effetti casuali nei Modelli Lineari Misti Generalizzati.

Gli ipergrafi e i wavelet di diffusione offrono intuizioni più profonde sulle interazioni nei dati complessi.

Esaminando come l'invecchiamento influisce sulla nostra capacità di fare scelte.

Questo studio automatizza la creazione di mappe cognitive fuzzy da testi sociali complessi.

I modelli di tasso di cura aiutano ad analizzare eventi nel tempo, influenzando campi come la medicina e le scienze sociali.

Esplora i concetti chiave, le proprietà e le applicazioni di grafi e alberi in vari campi.

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Questo documento parla di metodi per ridurre il bias negli studi osservazionali con trattamenti continui.

Un nuovo modo di valutare l'impatto di diverse quantità di trattamento sui risultati.

Come variabili mal misurate influenzano i risultati della ricerca e i bias.

Una guida semplice a grafi, nodi, archi e distanze nella vita reale.

Questo documento valuta l'efficacia del test del chi quadrato nell'analizzare i dati categorici.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza nei test dei modelli causali con variabili nascoste.

Un'immersione profonda nella stima degli effetti causali tramite pesi e rappresentazioni apprese.

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Uno sguardo al bias di sensibilità e al suo impatto sull'accuratezza della ricerca.

La ricerca svela spunti su catene di Markov, stabilità ed ergodicità.