「stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Causal Graph Discovery with Retrieval-Augmented Generation based Large Language Models

投稿日: 2024年2月26日 作成者: jarxiv

要約 因果グラフの復元は、因果推論の分野では不可欠です。 従来の方法は通常、知識 … 続きを読む →

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Rao-Blackwellising Bayesian Causal Inference

投稿日: 2024年2月23日 作成者: jarxiv

要約 ベイジアン因果推論、つまり下流の因果推論タスクで使用するための事後因果モデ … 続きを読む →

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Best of Three Worlds: Adaptive Experimentation for Digital Marketing in Practice

投稿日: 2024年2月21日 作成者: jarxiv

要約 適応実験計画 (AED) 手法は、従来の A/B/N テスト手法と比較して … 続きを読む →

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Natural Counterfactuals With Necessary Backtracking

投稿日: 2024年2月21日 作成者: jarxiv

要約 反事実的推論は人間の認知において極めて重要であり、説明を提供したり意思決定 … 続きを読む →

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Semi-Supervised Health Index Monitoring with Feature Generation and Fusion

投稿日: 2024年2月19日 作成者: jarxiv

要約 ヘルス インデックス (HI) は、システムの健全性を評価し、異常検出など … 続きを読む →

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Counterfactual Generative Models for Time-Varying Treatments

投稿日: 2024年2月15日 作成者: jarxiv

要約 治療の反事実の結果を推定することは、とりわけ公衆衛生や臨床科学における意思 … 続きを読む →

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Connecting Algorithmic Fairness to Quality Dimensions in Machine Learning in Official Statistics and Survey Production

投稿日: 2024年2月15日 作成者: jarxiv

要約 国家統計機関 (NSO) は、製品の適時性と費用対効果を向上させるために、 … 続きを読む →

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$\texttt{causalAssembly}$: Generating Realistic Production Data for Benchmarking Causal Discovery

投稿日: 2024年2月15日 作成者: jarxiv

要約 因果関係発見のためのアルゴリズムは最近急速に進歩しており、複雑なデータを処 … 続きを読む →

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Adjustment Identification Distance: A gadjid for Causal Structure Learning

投稿日: 2024年2月14日 作成者: jarxiv

要約 因果関係発見アルゴリズムによって学習されたグラフの評価は困難です。2 つの … 続きを読む →

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The Deep Latent Position Topic Model for Clustering and Representation of Networks with Textual Edges

投稿日: 2024年2月14日 作成者: jarxiv

要約 他者が公開したテキストコンテンツをユーザーが共有することにつながる数値的な … 続きを読む →

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