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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アメリカでのエネルギー生産と農地利用の対立を調べてみる。
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データのばらつきの不一致をうまく扱う方法を学んで、より良い統計結果を得よう。
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通貨の価値が変わる理由を学んで、市場をうまく乗りこなそう。
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電気料金予測のトレンドと戦略を見てみよう。
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戦争はヨーロッパのいろんな都市で食料価格に大きく影響した。
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スコア重視のファクターモデルが経済分析と予測をどうシンプルにするかを発見しよう。
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社会科学研究で欠損データに取り組んで、より良い洞察を得る。
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複雑な統計の明確な理解とその現実世界への影響。
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ムービングバンド統計裁定が取引戦略をどう変えるか学ぼう。
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暗号通貨と伝統的な資産を組み合わせてバランスの取れた投資をするための簡単な戦略を学ぼう。
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新しいブートストラップ法が計器変数回帰の精度と信頼性を向上させた。
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がん治療評価における代替エンドポイントの役割と課題を探る。
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バンディット問題と不確実な環境での意思決定について学ぼう。
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新しい方法が株式市場のボラティリティ予測を向上させる。
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幾何学を使って共分散行列を通じて資産価格の動きを予測する精度を上げる。
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実験はビジネスがアイデアを検証して、より良い判断をするのに役立つよ。
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スナックタイムにおける消費者の決定をバンドル選択モデルで学ぼう！
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畳み込みモード回帰がごちゃごちゃしたデータの中から共通の値を見つけるのにどう役立つかを学ぼう。
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孤立したノードがネットワークの影響力やスピルオーバー効果にどんな影響を与えるか。
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PTFA：複雑なデータでの予測を良くする新しいアプローチ。
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金融ショックは経済に大きな影響を与えて、インフレや雇用に影響を及ぼすことがある。
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ビジネスが統計モデルを使ってリソースをうまく活用する方法を探ってみる。
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ネイマン直交化が研究者が統計学で煩わしいパラメータにどう対処するかを学ぼう。
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因果関係を見つけるLLMの可能性を探る。
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信頼区間とブートストラップが媒介分析にどんな影響を与えるかを見てみよう。
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