ScholarGate
Асистент
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Машинне навчання-доповнена подвійно робастна оцінка (ML-DR)

Машинне навчання-доповнена подвійно робастна (ML-DR) оцінка поєднує класичну подвійно робастну (AIPW) стратегію ідентифікації з гнучкими моделями машинного навчання для допоміжних функцій — функції прихильності та регресії результату. Результатом є причинний оцінювач, який є послідовним, якщо будь-який компонент ML правильно специфікований, і який досягає дійсного, кореневого n-висновку, навіть коли допоміжні моделі оцінюються за допомогою високорозмірної регуляризації або непараметричних учнів.

Відкрити у MethodMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Джерела

  1. Chernozhukov, V., Chetverikov, D., Demirer, M., Duflo, E., Hansen, C., Newey, W., & Robins, J. (2018). Double/debiased machine learning for treatment and structural parameters. The Econometrics Journal, 21(1), C1-C68. DOI: 10.1111/ectj.12097
  2. Farrell, M. H., Liang, T., & Misra, S. (2021). Deep Neural Networks for Estimation and Inference. Econometrica, 89(1), 181-213. DOI: 10.3982/ECTA16901

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Doubly Robust Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/causal-inference/machine-learning-augmented-doubly-robust-estimation

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Згадується в

ScholarGateMachine learning-augmented doubly robust estimation (Machine Learning-Augmented Doubly Robust Estimation). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/causal-inference/machine-learning-augmented-doubly-robust-estimation · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026