econ.EM」カテゴリーアーカイブ

Pricing with Contextual Elasticity and Heteroscedastic Valuation

要約 私たちは、顧客がその機能と価格に基づいて製品を購入するかどうかを決定する、 … 続きを読む

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Strategyproof Decision-Making in Panel Data Settings and Beyond

要約 意思決定者が複数のユニット (またはエージェント) の測定を繰り返してノイ … 続きを読む

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RetailSynth: Synthetic Data Generation for Retail AI Systems Evaluation

要約 近年、豊富な顧客データを活用して学習して収益を得ることができる、パーソナラ … 続きを読む

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GDP nowcasting with artificial neural networks: How much does long-term memory matter?

要約 私たちの研究では、人工ニューラル ネットワーク (ANN) を適用して、米 … 続きを読む

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Double Machine Learning for Static Panel Models with Fixed Effects

要約 機械学習 (ML) アルゴリズムは、高次元または非線形迷惑関数を近似するた … 続きを読む

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Adaptive Bayesian Learning with Action and State-Dependent Signal Variance

要約 この原稿は、アクションと状態に依存する信号の分散を意思決定モデルに組み込む … 続きを読む

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Personalized Assignment to One of Many Treatment Arms via Regularized and Clustered Joint Assignment Forests

要約 私たちは、ランダム化比較試験から多くの治療群のうちの 1 つに個別に割り当 … 続きを読む

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Synthetic Interventions

要約 $N$ の異質な単位 (例: 個人、部分集団) と $D$ の介入 (例: … 続きを読む

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Causal Q-Aggregation for CATE Model Selection

要約 条件付き平均治療効果 (CATE) の正確な推定は、個別化された意思決定の … 続きを読む

カテゴリー: 62D20(Secondary), 62F07(Primary), cs.LG, econ.EM, math.ST, stat.ML, stat.TH | Causal Q-Aggregation for CATE Model Selection はコメントを受け付けていません

CATE Lasso: Conditional Average Treatment Effect Estimation with High-Dimensional Linear Regression

要約 2 つの治療法に関する因果推論では、条件付き平均治療効果 (CATE) が … 続きを読む

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