stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Bounds and Sensitivity Analysis of the Causal Effect Under Outcome-Independent MNAR Confounding

要約 交絡因子がランダムでなく欠落している場合の、曝露と非曝露の潜在的結果の確率 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Bounds and Sensitivity Analysis of the Causal Effect Under Outcome-Independent MNAR Confounding はコメントを受け付けていません

Self-Calibrating Conformal Prediction

要約 機械学習では、信頼性の高い予測を生成し、意思決定をサポートするために不確実 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Self-Calibrating Conformal Prediction はコメントを受け付けていません

Conformal prediction of circular data

要約 分割等角予測手法は、適切な適合スコアを導入することで円形応答を伴う回帰問題 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Conformal prediction of circular data はコメントを受け付けていません

Average Controlled and Average Natural Micro Direct Effects in Summary Causal Graphs

要約 この論文では、サイクルや省略された時間情報が因果推論を複雑にする動的システ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, stat.ME | Average Controlled and Average Natural Micro Direct Effects in Summary Causal Graphs はコメントを受け付けていません

Joint Estimation of Conditional Mean and Covariance for Unbalanced Panels

要約 我々は、大規模な不均衡パネルに対する断面条件付き平均行列と共分散行列の新し … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 46E22, 46E40, cs.LG, q-fin.ST, stat.ME, stat.ML | Joint Estimation of Conditional Mean and Covariance for Unbalanced Panels はコメントを受け付けていません

Doubly Robust Inference in Causal Latent Factor Models

要約 この記事では、多数の単位と結果を特徴とする現代のデータが豊富な環境における … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, econ.EM, stat.ME, stat.ML | Doubly Robust Inference in Causal Latent Factor Models はコメントを受け付けていません

Externally Valid Policy Evaluation Combining Trial and Observational Data

要約 ランダム化試験は、意思決定方針の効果を評価するためのゴールドスタンダードと … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Externally Valid Policy Evaluation Combining Trial and Observational Data はコメントを受け付けていません

Proximal Causal Inference With Text Data

要約 最近のテキストベースの因果関係手法は、非構造化テキスト データから部分的ま … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG, stat.ME | Proximal Causal Inference With Text Data はコメントを受け付けていません

Efficient Neural Network Training via Subset Pretraining

要約 ニューラル ネットワークのトレーニングでは、バッチ (主にトレーニング セ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, stat.CO, stat.ME, stat.ML | Efficient Neural Network Training via Subset Pretraining はコメントを受け付けていません

IncomeSCM: From tabular data set to time-series simulator and causal estimation benchmark

要約 因果関係の観察による推定値を評価するには、めったに入手できない情報、つまり … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ME | IncomeSCM: From tabular data set to time-series simulator and causal estimation benchmark はコメントを受け付けていません