完全なデータがなくてもネットワーク接続を理解する新しいアプローチ。
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この記事では、回帰不連続デザインの問題とそれに対処する方法について話すよ。
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介入が異なるグループに与える影響を非連続的な結果で調べる。
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新しい方法が研究者たちにSybilアクティビティの影響を受けたデータをよりよく分析する手助けをしている。
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DMLが企業に顧客の行動を効果的に測定する手助けをする方法を学ぼう。
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研究における弱い道具と治療効果の違いに対処する新しい方法。
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新しい方法が政策が極端な状況にいる人にどう影響するかを分析してるよ。
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新しい方法が計量経済学でIV回帰の信頼性を高める。
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SPORTSCausalは、さまざまな分野での波及効果に対処することで分析を改善するよ。
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機械学習における因果推論を強化するためのキャリブレーション手法に関する研究。
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この研究は、特定の取引特性が将来の市場価格をどう予測するかを調べてるよ。
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非パラメトリック統計における均一推定と推論法のガイド。
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この研究は、反応時間がユーザーの好みを理解するのにどう役立つかを示している。
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この研究は、ベナンとトーゴを比べて、民主主義が経済成長にどう影響するかを分析してるんだ。
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この作業は、複雑なクラスターデータにおける因果関数を分析する方法を示しているよ。
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新しいサンプリング方法がデータ収集をより良くする。
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データ駆動型の技術が公共政策の治療割り当てを改善する。
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Cl-DRFを紹介するよ：異なるグループでの治療評価をもっと良くする方法だ。
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PCRが統計モデルの予測精度をどう向上させるか見てみよう。
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研究は、先進的なモデルを使って賃金格差に関するより深い洞察を明らかにしている。
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仕事のトレーニングが雇用と賃金の結果にどんな影響を与えるかを調べてる。
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消費者がどうやって商品を選ぶかと、改善された推定技術の影響を見てるよ。
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PLSは不確実な経済状況の時に特にGDP予測を強化するんだ。
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市場の不確実性を理解するための新しいアプローチで、より賢い投資を。
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価格が電力需要にどんな影響を与えるか、先進的な推定技術を使って見てみる。
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SATの数学の変更とそれが学生の準備に与える影響を調べる。
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新しいアプローチで合成コントロールを使った政策影響の研究がより良くなる。
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DMテストの分析と予測精度評価におけるその限界。
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歪度と尖度が金融のテールリスク予測をどう改善するか学ぼう。
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政策やプログラムにおける公正な処遇の割り当て方法を検討中。
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主成分を使って予測モデルを比較するためのフレームワーク。
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ゲームが選択モデリングにおける意思決定をどう明らかにするかを探ってみよう。
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治療のランキングがどう医療の決定を誤らせるかを理解する。
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トリガー観察がどうA/Bテストの結果を効果的に改善できるか学ぼう。
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ユニークな企業の特性が経済の変動にどう反応するかを探る。
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コインテグレーションが国を超えた経済データの分析にどう役立つかを見てみよう。
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高頻度データを使って所得分布の変化を追跡するモデル。
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ウィルハーベンがオーストリアのデジタルマーケットプレイスでバイヤーとセラーをどう結びつけるか、見てみよう。
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検閲データを解析するための新しい手法、有限混合モデルとベイズ推定を使ってみよう。
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世界中の異なるコミュニティが気候リスクにどう対処しているかを調べる。
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