Zobrazeno 1 - 10
of 10
pro vyhledávání: '"Pryluk, Raviv"'
The estimation of Conditional Average Treatment Effects (CATE) is crucial for understanding the heterogeneity of treatment effects in clinical trials. We evaluate the performance of common methods, including causal forests and various meta-learners,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.03690
We introduce the causal responders detection (CARD), a novel method for responder analysis that identifies treated subjects who significantly respond to a treatment. Leveraging recent advances in conformal prediction, CARD employs machine learning te
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.17571
Autor:
Pryluk, Raviv, Paz, Rony
Publikováno v:
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2019 Jul . 116(31), 15316-15318.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/26848114
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.