構造的変化の中で経済関係を理解するための新しいフレームワーク。
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最先端の科学をわかりやすく解説
構造的変化の中で経済関係を理解するための新しいフレームワーク。
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ヨーロッパの企業が持続可能性でどんな評価を受けているかを見てみよう。
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仲間の関係が学生の学習や成績にどう影響するかを調べてる。
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ラロンドの研究は、実験的および非実験的手法を通じて、職業訓練プログラムの評価を再構築した。
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この記事では、複雑な機能的時系列データを予測する方法を紹介します。
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高次元データの設定での推定に関する詳細な考察。
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ランダム効用モデルを使って、個人がどうやって選択をするかを見てみよう。
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複雑なデータモデルでレジームを特定する方法。
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研究者たちが複雑な経済モデルを簡単にする新しい方法を開発した。
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中央銀行が金融政策の選択を改善するための新しい方法。
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混乱指数がどうイノベーションのトレンドを誤解させるかを調べる。
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経験的プロセスがいろんな分野でデータを分析するのにどう役立つか見てみよう。
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この記事では、友達が課外活動への関与にどのように影響するかを探ります。
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この論文では、インフレーションリスクとその経済的影響をよりよく理解するためのフレームワークを提案してるよ。
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治療効果分析を改善するためのパネルクラスタリング推定器を紹介するよ。
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新しい方法が、さまざまな要因が意思決定の公平性にどう影響するかを分析する。
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この研究は、仕事と労働者のより良いマッチングのための新しいモデルを紹介してるよ。
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残差を使ってファクターモデルの変化を特定する簡単な方法を探ってみよう。
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新しい方法が大規模データセットを使ったインパルス応答関数の推定の課題に取り組んでるよ。
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ランダム化推論法の概要と研究におけるその応用。
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治療効果研究における結果無関係な特定についての考察。
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ポリシーツリーが医療や金融の意思決定にどう役立つか学ぼう。
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新しい方法が、不完全なデータセットからの結論を様々な研究分野で評価する。
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トレーニングプログラムや介入の因果的影響を特定する方法。
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スペインとポルトガルの過去100年の気温変化に関する研究。
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新しい方法で、代理データを使って忙しいイベント中の売上を予測するんだ。
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より良い統計結果のための二方向クラスタリング手法の概要。
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金融における高次元テンソル因子モデルの効果的な分析方法。
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VARMAモデルとその時系列データへの応用についてのわかりやすい解説。
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経済学とファイナンスにおける高頻度イベントスタディを通じた政策影響の分析。
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研究者は統計分析で有効な結論を出すために仮定を確認しなきゃいけない。
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この記事では、パラメーターが変化する経済指標の分析方法をレビューする。
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新しい方法が研究の結果予測を改善するために、不足データの課題に取り組んでる。
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高次元行列時系列データの予測を改善するモデル。
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新しい技術が経済予測のスピードと精度を向上させてるよ。
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政策立案者の会議が経済の変化や反応にどう影響するかを調べる。
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RR-MARモデルが時間にわたる相関のある経済データをどう分析するかを探る。
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新しい方法が因果研究におけるコントロール変数の特定を改善するよ。
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統合ボラティリティを推定する方法と、それが投資家にとって重要な理由。
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統計手法を使った低ボラティリティポートフォリオの作成ガイド。
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