論文の概要: Double Machine Learning for Static Panel Models with Fixed Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08174v4
• Date: Mon, 9 Sep 2024 12:00:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 03:42:43.787287
• Title: Double Machine Learning for Static Panel Models with Fixed Effects
• Title（参考訳）: 固定効果を有する静的パネルモデルのダブル機械学習
• Authors: Paul Clarke, Annalivia Polselli,
• Abstract要約: 我々は、機械学習アルゴリズムを用いて、共同創設者のニュアンス関数と二重機械学習(DML)を近似し、パネルデータから政策介入の影響を推測する。 線形モデルに対する相関ランダム効果, グループ内, ファーストディファレンス推定を拡張した新しい推定器を提案する。 本稿では、イギリスにおける最低賃金の導入が投票行動に与える影響を示す観測パネルデータに対するDMLの例を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in causal inference have seen the development of methods which make use of the predictive power of machine learning algorithms. In this paper, we use these algorithms to approximate high-dimensional and non-linear nuisance functions of the confounders and double machine learning (DML) to make inferences about the effects of policy interventions from panel data. We propose new estimators by extending correlated random effects, within-group and first-difference estimation for linear models to an extension of Robinson (1988)'s partially linear regression model to static panel data models with individual fixed effects and unspecified non-linear confounding effects. We provide an illustrative example of DML for observational panel data showing the impact of the introduction of the minimum wage on voting behaviour in the UK.
• Abstract（参考訳）: 因果推論の最近の進歩は、機械学習アルゴリズムの予測能力を利用する手法の開発が進んでいる。 本稿では、これらのアルゴリズムを用いて、共同創設者の高次元および非線形ニュアンス関数と二重機械学習(DML)を近似し、パネルデータから政策介入の影響を推測する。 我々は、線形モデルに対する相関ランダム効果、内部群および第一差分推定を、Robinson (1988) の偏線形回帰モデルから、個々の固定効果と不特定非線形共役効果を持つ静的パネルデータモデルへの拡張に拡張することにより、新しい推定器を提案する。 本稿では、イギリスにおける最低賃金の導入が投票行動に与える影響を示す観測パネルデータに対するDMLの例を示す。

関連論文リスト

• Influence Functions for Scalable Data Attribution in Diffusion Models [52.92223039302037]
  拡散モデルは、生成的モデリングに大きな進歩をもたらした。 しかし、彼らの普及はデータ属性と解釈可能性に関する課題を引き起こす。 本稿では,テキスト・インフルエンス・ファンクション・フレームワークを開発することにより,このような課題に対処することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T17:59:02Z)
• Explanatory Model Monitoring to Understand the Effects of Feature Shifts on Performance [61.06245197347139]
  そこで本研究では,機能シフトによるブラックボックスモデルの振る舞いを説明する新しい手法を提案する。 本稿では,最適輸送と共有値の概念を組み合わせた提案手法について,説明的性能推定として紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-24T18:28:19Z)
• PairCFR: Enhancing Model Training on Paired Counterfactually Augmented Data through Contrastive Learning [49.60634126342945]
  Counterfactually Augmented Data (CAD)は、既存のデータサンプルのラベルを他のクラスに戻すのに、最小限かつ十分な修正を適用することで、新しいデータサンプルを作成する。 近年の研究では、CADを用いたトレーニングが、他の重要な文脈情報を無視しながら、モデルが修正機能に過度にフォーカスする可能性があることが示されている。 我々は、対実的手がかりの学習に加えて、グローバルな特徴アライメントを促進するために、対照的な学習を採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-09T07:29:55Z)
• Neural Networks with Causal Graph Constraints: A New Approach for Treatment Effects Estimation [0.951494089949975]
  因果グラフからの追加情報を考慮した新しいモデルNN-CGCを提案する。 本手法は因果グラフの不完全性に対して頑健であり,部分因果情報の使用は無視するよりも望ましいことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T14:57:17Z)
• Estimating Causal Effects with Double Machine Learning -- A Method Evaluation [5.904095466127043]
  DML(Double/Debiased Machine Learning)の最も顕著な手法の1つについてレビューする。 この結果から, DML 内でのフレキシブルな機械学習アルゴリズムの適用により, 様々な非線形共起関係の調整が向上することが示唆された。 大気汚染が住宅価格に与える影響を推定すると、DMLの見積もりは柔軟性の低い方法の推定よりも一貫して大きいことが分かる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T13:21:33Z)
• Understanding Influence Functions and Datamodels via Harmonic Analysis [36.86262318584668]
  個々のデータポイントがテストデータに対するモデルの予測に与える影響を推定する。 それらは、データ中毒の検出、有用で有害な例の検出、データポイントのグループの影響などに使われる。 近年、Ilyasら[2022]は、データモデルと呼ばれる線形回帰手法を導入し、テストデータに対するトレーニングポイントの効果を予測した。 本稿では,このような興味深い経験的現象の理論的理解を深めることを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T16:45:33Z)
• How robust are pre-trained models to distribution shift? [82.08946007821184]
  自己教師付き学習(SSL)と自己エンコーダベースモデル(AE)の相互関係が相互関係に与える影響を示す。 本研究では, 線形ヘッドの潜在バイアスから事前学習したモデルの性能を分離するために, アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データに基づいて訓練された線形ヘッドを用いた新しい評価手法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-17T16:18:28Z)
• Learning from few examples with nonlinear feature maps [68.8204255655161]
  我々はこの現象を探求し、AIモデルの特徴空間の次元性、データ分散の非退化、モデルの一般化能力の間の重要な関係を明らかにする。 本分析の主な推力は、元のデータを高次元および無限次元空間にマッピングする非線形特徴変換が結果のモデル一般化能力に与える影響である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-31T10:36:50Z)
• Efficient Causal Inference from Combined Observational and Interventional Data through Causal Reductions [68.6505592770171]
  因果効果を推定する際の主な課題の1つである。 そこで本研究では,任意の数の高次元潜入共創者を置き換える新たな因果還元法を提案する。 パラメータ化縮小モデルを観測データと介入データから共同で推定する学習アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-08T14:29:07Z)
• Differentially Private ERM Based on Data Perturbation [41.37436071802578]
  最終学習モデルにおける各種トレーニングデータインスタンスのコントリビューションを測定した。 本手法の鍵は各データインスタンスを別々に計測することであり,DP-ERMのための新しいデータ摂動(DB)パラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-20T06:05:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。