論文の概要: Model Averaging and Double Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01645v2
• Date: Wed, 25 Sep 2024 20:56:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 05:28:28.177624
• Title: Model Averaging and Double Machine Learning
• Title（参考訳）: モデル平均化とダブル機械学習
• Authors: Achim Ahrens, Christian B. Hansen, Mark E. Schaffer, Thomas Wiemann,
• Abstract要約: DDMLは, 従来の代替手法よりも, 部分的に未知の機能形式に対して頑健であることを示す。 提案を実装したStaとRのソフトウェアを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6436521007616114
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper discusses pairing double/debiased machine learning (DDML) with stacking, a model averaging method for combining multiple candidate learners, to estimate structural parameters. In addition to conventional stacking, we consider two stacking variants available for DDML: short-stacking exploits the cross-fitting step of DDML to substantially reduce the computational burden and pooled stacking enforces common stacking weights over cross-fitting folds. Using calibrated simulation studies and two applications estimating gender gaps in citations and wages, we show that DDML with stacking is more robust to partially unknown functional forms than common alternative approaches based on single pre-selected learners. We provide Stata and R software implementing our proposals.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数の候補学習者を組み合わせたモデル平均化手法である重ね合わせと組み合わせて構造パラメーターを推定する。 DDMLのクロスフィッティングステップを利用して計算負担を大幅に軽減し、プール積み重ねはクロスフィッティング・フォールドに対して共通積み重ね重みを強制する。 キャリブレーションされたシミュレーション研究と、引用と賃金の男女差を推定する2つの応用を用いて、重ね合わせによるDDMLは、単一の事前選択学習者に基づく一般的な代替手法よりも、部分的に未知の機能形式に対して頑健であることを示す。 提案を実装したStaとRのソフトウェアを提供する。

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