Articoli più recenti per Scienze sociali

Uno sguardo sulla struttura e l'importanza dei cicli dispari nella teoria dei grafi.

Nuovi metodi migliorano l'analisi dei dati incompleti nella ricerca.

Uno sguardo ai metodi innovativi per studiare schemi di dati complessi.

Uno sguardo a come la coesione dei dati migliora l'analisi e il clustering.

Scopri i grafici, le loro proprietà e come si usano nella vita reale.

Uno sguardo su come i moduli di persistenza aiutano a capire le strutture di dati in evoluzione.

Esaminando come un fattore influisce su un altro attraverso dati e metodi.

Un modello per studiare interazioni a breve e lungo raggio in vari campi.

I metodi bayesiani migliorano l'analisi dei dati delle indagini con risposte scarse, aumentando l'affidabilità.

Scopri i modelli fattoriali e i loro metodi per semplificare dati complessi.

Questo articolo esamina come le reti crescono attraverso il modello di duplicazione-divergenza.

La ricerca analizza le norme di cittadinanza usando un'analisi dei classi latenti a più livelli tra le nazioni.

Una panoramica della logica di conteggio e del suo impatto sull'analisi dei grafi.

Una piattaforma per studiare modelli linguistici avanzati nei contesti sociali.

Introduzione a metodi per analizzare più dimensioni di risultato negli studi di inferenza causale.

Esplorare il campionamento di rifiuto RCT per analizzare efficacemente gli effetti causali.

Uno studio sui fattori che influenzano i tassi di fertilità nei vari paesi.

Esplorando le interazioni e i comportamenti nei sistemi di automi cellulari a strati.

Una guida per analizzare dati complessi usando modelli a mix dipendenti bayesiani.

Questo documento presenta un nuovo metodo per il completamento delle matrici usando dataset completi.

Affrontare i dati mancanti con tecniche di regressione innovative per ottenere intuizioni precise.

Esplora le complessità degli ipergrafi e le loro applicazioni nel mondo reale.

Il bias del collider può fuorviare i risultati della ricerca sul legame tra esposizione e risultato.

Una guida all'inferenza di rete e al ruolo del modello hub nell'analisi delle dinamiche di gruppo.

Nuove tecniche migliorano l'inferenza causale nonostante fattori confondenti non osservati e relazioni complesse.

Uno sguardo ai grafi e alle loro connessioni con gli schemi di associazione.

Uno sguardo alle sfide nel valutare gli impatti dei trattamenti in sistemi interconnessi.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nel collegare i dati della sanità e delle scienze sociali.

TSLiNGAM migliora la scoperta causale in dataset complessi con distribuzioni sbilanciate.

Uno sguardo alle matrici di correlazione e ai punti di forza e di debolezza del modello dei fattori raggruppati.

Un nuovo metodo per analizzare i testi politici tramite il raggruppamento di parole.

Questo studio si concentra su nuovi metodi per capire le relazioni causali.

Esaminando metodi di assegnazione equa per oggetti indivisibili tra individui.

Esplorare come i movimenti casuali portano a cambiamenti significativi nel comportamento.

Esplora un metodo per una stima affidabile in dati complessi con variabili casuali interdipendenti.

Esplora le dinamiche e l'importanza delle reti oscillanti in vari campi.

Esplora come le reti si evolvono con nuove connessioni e le loro implicazioni.

Esplorare come le persone raggiungono la sincronizzazione in reti umane complesse.

Esplorare come la regressione della distribuzione aiuti in vari settori attraverso metodi a kernel.

Un nuovo modello migliora il rilevamento di gruppi coesi in reti complesse.