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Quasi-oracle estimation of heterogeneous treatment effects
Quasi-oracle estimation of heterogeneous treatment effects
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Quasi-oracle estimation of heterogeneous treatment effects

Nie, X ; Wager, S

Biometrika, 2021-06, Vol.108 (2), p.299-319 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Oxford University Press

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2
Identifying causal effects with proxy variables of an unmeasured confounder
Identifying causal effects with proxy variables of an unmeasured confounder
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Identifying causal effects with proxy variables of an unmeasured confounder

MIAO, WANG ; GENG, ZHI ; TCHETGEN TCHETGEN, ERIC J.

Biometrika, 2018-12, Vol.105 (4), p.987-993 [Periódico revisado por pares]

England: Oxford University Press

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3
A Case Study Competition Among Methods for Analyzing Large Spatial Data
A Case Study Competition Among Methods for Analyzing Large Spatial Data
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A Case Study Competition Among Methods for Analyzing Large Spatial Data

Heaton, Matthew J. ; Datta, Abhirup ; Finley, Andrew O. ; Furrer, Reinhard ; Guinness, Joseph ; Guhaniyogi, Rajarshi ; Gerber, Florian ; Gramacy, Robert B. ; Hammerling, Dorit ; Katzfuss, Matthias ; Lindgren, Finn ; Nychka, Douglas W. ; Sun, Furong ; Zammit-Mangion, Andrew

Journal of agricultural, biological, and environmental statistics, 2019-09, Vol.24 (3), p.398-425 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer Science + Business Media

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4
A useful variant of the Davis—Kahan theorem for statisticians
A useful variant of the Davis—Kahan theorem for statisticians
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A useful variant of the Davis—Kahan theorem for statisticians

YU, Y. ; WANG, T. ; SAMWORTH, R. J.

Biometrika, 2015-06, Vol.102 (2), p.315-323 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Biometrika Trust, University College London

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5
Quantifying Publication Bias in Meta-Analysis
Quantifying Publication Bias in Meta-Analysis
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Quantifying Publication Bias in Meta-Analysis

Lin, Lifeng ; Chu, Haitao

Biometrics, 2018-09, Vol.74 (3), p.785-794 [Periódico revisado por pares]

United States: Wiley-Blackwell

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6
Characterization of Weighted Quantile Sum Regression for Highly Correlated Data in a Risk Analysis Setting
Characterization of Weighted Quantile Sum Regression for Highly Correlated Data in a Risk Analysis Setting
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Characterization of Weighted Quantile Sum Regression for Highly Correlated Data in a Risk Analysis Setting

Carrico, Caroline ; Gennings, Chris ; Wheeler, David C. ; Factor-Litvak, Pam

Journal of agricultural, biological, and environmental statistics, 2015-03, Vol.20 (1), p.100-120 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer Science+Business Media, LLC

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7
Combining p-values via averaging
Combining p-values via averaging
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Combining p-values via averaging

Vovk, Vladimir ; Wang, Ruodu

Biometrika, 2020-12, Vol.107 (4), p.791-808 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Oxford University Press

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8
Multivariate output analysis for Markov chain Monte Carlo
Multivariate output analysis for Markov chain Monte Carlo
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Multivariate output analysis for Markov chain Monte Carlo

Vats, Dootika ; Flegal, James M ; Jones, Galin L

Biometrika, 2019-06, Vol.106 (2), p.321-337 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Oxford University Press

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9
Estimation from cross-sectional data under a semiparametric truncation model
Estimation from cross-sectional data under a semiparametric truncation model
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Estimation from cross-sectional data under a semiparametric truncation model

Heuchenne, C ; De Uña-Álvarez, J ; Laurent, G

Biometrika, 2020-06, Vol.107 (2), p.449-465 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Oxford University Press

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10
Covariate-assisted spectral clustering
Covariate-assisted spectral clustering
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Covariate-assisted spectral clustering

BINKIEWICZ, N. ; VOGELSTEIN, J. T. ; ROHE, K.

Biometrika, 2017-06, Vol.104 (2), p.361-377 [Periódico revisado por pares]

England: Biometrika Trust

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