Explore l'inférence causale en épidémiologie, en mettant l'accent sur l'impact de la COVID-19 sur la naissance prématurée et en perfectionnant les stratégies de traitement du cancer de la prostate.
Explore l'analyse graphique des expériences factorielles complètes, en mettant l'accent sur l'analyse efficace des données et l'interprétation des principaux effets et interactions.
Examine l'inférence causale, en soulignant l'importance de s'engager dans une ontologie pour tirer des inférences causales et choisir des estimands appropriés.
Couvre les concepts fondamentaux en probabilité et en statistiques, en mettant l'accent sur les techniques d'analyse de données et la modélisation statistique.
Examine la dépendance statistique, la confusion et les méthodes d'inférence causale, en mettant l'accent sur la distinction entre les approches existantes et nouvelles.
Explore l'invariance, la causalité et la robustesse de l'analyse des données, en abordant les défis et les implications pour la généralisation de la distribution.
Explore le développement et les avantages des thérapies peptidiques, y compris la conversion en peptidomimétiques et la synthèse de peptides en phase solide.
