この記事は、アメリカの異なる経済セクターが所得格差にどのように影響を与えるかを調査しているよ。
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制御試験と実データを使って治療効果を推定する新しい方法。
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新しい方法がデータの弱い因子と強い因子の推定を改善する。
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潜在因子とカーネル技術を使ったより良い経済予測の新しい方法。
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臨床試験の新しいアプローチは、患者一人ひとりのニーズに合わせて治療を調整するんだ。
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実世界のモデリングにおけるパラメータの同定と推定のガイド。
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新しい方法が外部データソースを使って医療予測を強化するよ。
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ネットワーク干渉を考慮しながら、治療の影響を理解すること。
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この研究は、二部符号付きネットワークでコミュニティを見つける方法を評価している。
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さまざまな分野で分散した高次元データの分析を改善する方法。
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この記事では、ワクチン接種キャンペーン中の副作用を検出する方法について話してるよ。
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段階的な処置戦略を用いた政策影響評価の新しい手法。
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陽性条件なしで治療効果を分析する革新的な方法を紹介するよ。
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この記事では、リアルタイムデータを使って動的システムの変化するパラメータを推定する方法について話してるよ。
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感度モデルの調整が研究における因果推論をどう改善するかについての検討。
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新しい方法が多様なデータを使って信頼できる予測区間を作りつつ、プライバシーも守るんだって。
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WGBoostは、さまざまな分野で高度な確率的予測とより良い不確実性の扱いを提供します。
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測定誤差が統計予測にどう影響するかの明確な見解。
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新しい方法が依存変数を持つ複雑なモデルのデータサンプリングを強化するよ。
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因子デザインでの単一処置効果を評価する複雑さを理解すること。
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この記事では、変化するデータ条件で狭い予測区間を作成する方法について話してるよ。
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時間とともにネットワークが変化する際のシフトポイントに関する研究。
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高次元分析におけるデータエラー対処法。
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喫煙中止のパターンを週ごとに分析するためのベイズ法を紹介するよ。
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エクストリーム値が金融や保険のリスクを測るのにどう役立つかを学ぼう。
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新しいモデルが顧客の離脱をどう解決して、リテンション戦略をどう強化するか学ぼう。
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2つの変数の関係をスプライン近似を使って分析する新しい方法。
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コラボレーティブツリーがデータ分析の変数間の相互作用をどう明確にするかを学ぼう。
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分散テンソルPCAを使って、場所ごとのデータ分析を効果的に行う方法を見てみよう。
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介入が個人にどう影響するかを、クラスターとネットワークの干渉を通じて調べる。
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高次元データの分析をより良くするために、ノンパラメトリックなボックス-コックスモデルを紹介するよ。
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この記事では、評価における比較判断の方法と重要性についてレビューしています。
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新しい手法が因果発見アルゴリズムのテストを強化する。
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機能的セミパラメトリック回帰とデータ分析のための新しいRパッケージ。
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scRNA-seqの遺伝子発現研究におけるデータ処理の問題を調べる。
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確率モデルが感染症の広がりを予測するのにどう役立つかを調べる。
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多変量スプライン回帰の最適なノット選択のためにEBARSを紹介するよ。
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この記事では、複雑なデータ分析におけるカーネルテストのための新しいフレームワークについて話してるよ。
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様々な分野での時空間データを分析する新しい方法。
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新しい手法が多様体学習技術を使って脳画像データ分析を改善してるよ。
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