Fugu-MT 論文翻訳(概要): Rejoinder: On nearly assumption-free tests of nominal confidence interval coverage for causal parameters estimated by machine learning

論文の概要: Rejoinder: On nearly assumption-free tests of nominal confidence interval coverage for causal parameters estimated by machine learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03288v1
Date: Fri, 7 Aug 2020 17:38:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-02 01:49:24.228395
Title: Rejoinder: On nearly assumption-free tests of nominal confidence interval coverage for causal parameters estimated by machine learning
Title（参考訳）: rejoinder: 機械学習による因果パラメータ推定のための名目信頼区間範囲のほぼ仮定なしテストについて
Authors: Lin Liu and Rajarshi Mukherjee and James M. Robins
Abstract要約: Kennedy, Balakrishnan, Wasserman の論文 "On almost assumption-free test of nominal confidence interval coverage for causal parameters estimated by machine learning" は、統計科学で発表された。これは、ケネディ、バラクリシュナン、ワッサーマンによる論文「機械学習によって推定される因果的パラメータに対する名目的信頼区間のカバレッジに関するほぼ仮定のないテスト」の議論への反論である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.731231528534035
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This is the rejoinder to the discussion by Kennedy, Balakrishnan and Wasserman on the paper "On nearly assumption-free tests of nominal confidence interval coverage for causal parameters estimated by machine learning" published in Statistical Science.
Abstract（参考訳）: これは、ケネディ、バラクリシュナン、ワッサーマンによる論文「機械学習によって推定される因果的パラメータに対する名目的信頼区間のカバレッジに関するほぼ仮定のないテスト」の議論への反論である。

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