Fugu-MT 論文翻訳(概要): ddml: Double/debiased machine learning in Stata

論文の概要: ddml: Double/debiased machine learning in Stata

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09397v1
Date: Mon, 23 Jan 2023 12:37:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-24 13:45:12.365448
Title: ddml: Double/debiased machine learning in Stata
Title（参考訳）: ddml:stataのダブル/デバイアス機械学習
Authors: Achim Ahrens, Christian B. Hansen, Mark E. Schaffer, Thomas Wiemann
Abstract要約: 本稿では,Double/Debiased Machine Learning (DDML) のパッケージ ddml について紹介する。 ddmlは、スタタの既存の教師付き機械学習プログラムと互換性がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.290382979353427
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: We introduce the package ddml for Double/Debiased Machine Learning (DDML) in Stata. Estimators of causal parameters for five different econometric models are supported, allowing for flexible estimation of causal effects of endogenous variables in settings with unknown functional forms and/or many exogenous variables. ddml is compatible with many existing supervised machine learning programs in Stata. We recommend using DDML in combination with stacking estimation which combines multiple machine learners into a final predictor. We provide Monte Carlo evidence to support our recommendation.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Double/Debiased Machine Learning (DDML) のパッケージddmlを紹介する。 5つの異なる計量モデルに対する因果パラメータの推定がサポートされ、未知の機能形式や多くの外因性変数の設定において内因性変数の因果効果を柔軟に推定することができる。 ddmlは、スタタの既存の教師付き機械学習プログラムと互換性がある。マルチマシン学習者を最終予測器に組み合わせたスタック推定とddmlを併用することを推奨する。我々は推薦を支持するためにモンテカルロの証拠を提供する。

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