社会科学 に関する最新の記事

新しいアルゴリズムが参加者のデータを守りつつ、治療効果を推定するのに役立ってるよ。

GeoMatchingはデータの形状を考慮して治療効果の推定を改善するよ。

複雑なシステムを高次の相互作用を通じて分析する革新的なフレームワーク。

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。

複雑なシステムを理解する上での高次因果関係の役割を調べる。

交差グラフと、それがいろんな分野でどんな重要性を持ってるかについての考察。

非超常モデルは、複雑で非正規なデータ関係についての洞察を提供します。

確率微分方程式がいろんな分野でデータ分析をどうやって向上させるかを探る。

グラフにおける色数と最小次数の関係を探る。

この研究は、ソーシャルコネクションが個人の結果に与える影響を評価してるよ。

新しい方法は、さまざまなデータを組み合わせて因果関係をよりよく理解する。

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。

ユニークな幾何学的空間における拡散と引力の研究。

CRLがデータ内の因果関係をどのように特定するかに迫る。

この記事では、隠れ変数を持つネットワークにおける因果効果を推定する方法について説明しています。

多様なオシレーターがどうやって同期するのか、そしてその違いがどんな影響を与えるのかを調査してる。

研究における治療効果を評価するためのより良い方法についての考察。

粒子間の相互作用のダイナミクスとその影響を探る。

この研究は、AIが現在の出来事の歴史的類似点を見つけるのにどう役立つかを調べてるよ。

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。

因果関係がいろんな分野の決定にどう影響するかを探ってみよう。

デンマークにおけるソーシャルネットワークが個人の生活に与える影響についての詳しい研究が明らかになった。

分割されたネットワークがさまざまな複雑な関係を理解するのにどう役立つか探ってみよう。

自己駆動粒子の動きとその集団行動を探る。

一般化線形混合モデルのランダム効果の計算を効率化する新しい方法が登場した。

ハイパーグラフと拡散ウェーブレットは、複雑なデータの相互作用についてより深い洞察を提供するよ。

老化が選択する能力にどう影響するかを調べる。

この研究は、複雑な社会的テキストからファジー認知マップを自動で作成するんだ。

キュアレートモデルは、時間の経過に伴う出来事を分析するのに役立って、医療や社会科学などの分野に影響を与えてるよ。

グラフや木の主要な概念、特性、さまざまな分野での応用を探ってみて。

新しいモデルがいろんな分野でのサンプル選択バイアスの分析を強化するよ。

この論文では、連続的な治療を伴う観察研究におけるバイアスを減らす方法について話してるよ。

治療量の違いが結果に与える影響を評価する新しいアプローチ。

誤って測定された変数が研究結果やバイアスにどう影響するか。

現実のグラフ、ノード、エッジ、距離についての簡単なガイド。

この論文は、カテゴリーデータを分析する際のカイ二乗検定の効果を評価してるよ。

新しい方法が隠れた変数を使った因果モデルのテスト効率を高めてるよ。

重みや学習した表現を通じた因果効果の推定に関する深い考察。

エージェントベースのモデルが複雑な社会や産業システムを分析するのにどう役立つかを見てみよう。

感度バイアスとその研究の正確性への影響についての考察。