論文の概要: Assumptions and Bounds in the Instrumental Variable Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13758v1
- Date: Wed, 24 Jan 2024 19:18:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-26 16:35:40.823589
- Title: Assumptions and Bounds in the Instrumental Variable Model
- Title(参考訳): インストゥルメンタル変数モデルにおける仮定と境界
- Authors: Thomas S. Richardson and James M. Robins
- Abstract要約: 本稿では,2次応答を$Y$,2次処理を$X$,計器値が$K$,計器値が$Z$,計器値が$K$であるような,計器変数(IV)モデルに関する結果の証明を行う。
ACE境界; 平衡条件付きSEMS, arXiv:1410.0470, Richardson & Robins (2014), "ACE境界; 平衡条件付きSEMS", arXiv:1410.0470
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.650362464075246
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this note we give proofs for results relating to the Instrumental Variable
(IV) model with binary response $Y$ and binary treatment $X$, but with an
instrument $Z$ that takes $K$ states that were originally stated in Richardson
& Robins (2014), "ACE Bounds; SEMS with Equilibrium Conditions,"
arXiv:1410.0470.
- Abstract(参考訳): 本稿では,2次応答を持つインスツルメンタル変数(IV)モデルと2次応答を持つ2次処理の$Y$と2次処理の$X$に関する結果の証明を行うが,当初はRichardson & Robins (2014), "ACE Bounds; SEMS with Equilibrium Conditions", arXiv:1410.0470 で記述されていた$K$の値を取る機器$Z$で証明する。
関連論文リスト
- Almost Minimax Optimal Best Arm Identification in Piecewise Stationary Linear Bandits [55.957560311008926]
そこで本研究では,各文脈の平均値によって腕の質を計測するPSLBモデルを提案する。
PS$varepsilon$BAI$+$は、$varepsilon$-optimal armを、確率$ge 1-delta$と最小限のサンプルで識別することが保証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-10T06:15:42Z) - Exploiting Pre-trained Models for Drug Target Affinity Prediction with Nearest Neighbors [58.661454334877256]
薬物-標的結合親和性(DTA)予測は、薬物発見に不可欠である。
DTA予測へのディープラーニング手法の適用にもかかわらず、達成された精度は依然として準最適である。
事前学習したDTA予測モデルに適用した非表現埋め込みに基づく検索手法である$k$NN-DTAを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-21T15:49:05Z) - The Sample Complexity of Simple Binary Hypothesis Testing [7.127829790714167]
単純な二項仮説テストのサンプルの複雑さは、いずれの設定でも$p$と$q$の2つの分布を区別するのに必要となる最小のi.d.サンプルである。
この問題は、$alpha = beta$ (prior-free) または $alpha = 1/2$ (Bayesian) でのみ研究されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-25T17:42:32Z) - Estimating the Mixing Coefficients of Geometrically Ergodic Markov
Processes [5.00389879175348]
実数値の幾何学的エルゴード的マルコフ過程の個々の$beta$-mixing係数を1つのサンプルパスから推定する。
予想される誤差率は$mathcal O(log(n) n-1/2)$である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-11T20:17:10Z) - Optimal Sample Complexity for Average Reward Markov Decision Processes [1.0445957451908694]
平均報酬 MDP の最適ポリシを$widetilde O(|S||A|t_textmix2 epsilon-2)$で推定する。
これは文学の下位境界に到達した最初のアルゴリズムと分析である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-13T03:08:59Z) - Contextual Combinatorial Bandits with Probabilistically Triggered Arms [55.9237004478033]
確率的に誘発される腕(C$2$MAB-T)を様々な滑らかさ条件下で検討した。
トリガー変調 (TPM) 条件の下では、C$2$-UC-Tアルゴリズムを考案し、後悔すべき$tildeO(dsqrtT)$を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-30T02:51:00Z) - Algebraic Aspects of Boundaries in the Kitaev Quantum Double Model [77.34726150561087]
我々は、Ksubseteq G$ の部分群に基づく境界の体系的な扱いを、バルクの Kokuev 量子倍 D(G)$ モデルで提供する。
境界サイトは$*$-subalgebra $Xisubseteq D(G)$の表現であり、その構造を強い$*$-準ホップ代数として説明する。
治療の応用として、水平方向の$K=G$と垂直方向の$K=e$に基づく境界付きパッチを調査し、量子コンピュータでどのように使用できるかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-12T15:05:07Z) - Dynamic Ranking with the BTL Model: A Nearest Neighbor based Rank
Centrality Method [5.025654873456756]
静的設定から動的設定への古典的BTL(Bradley-Terry-Luce)モデルの拡張について検討する。
我々は mathbbRn$ のアイテム $w_t* の潜在強度をいつでも回復することを目指している。
また、実データおよび合成データに関する実験で理論解析を補完する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-28T14:01:40Z) - Improved Analysis of UCRL2 with Empirical Bernstein Inequality [103.85739579538867]
マルコフ決定過程の通信における探索探索の問題点を考察する。
S$ 状態、$A$ アクション、$Gamma leq S$ 次の状態と直径$D$を持つ任意の MDP に対して、UCRL2B の後悔は $widetildeO(sqrtDGamma S A T)$ に制限される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-10T15:52:21Z) - The Generalized Lasso with Nonlinear Observations and Generative Priors [63.541900026673055]
我々は、幅広い測定モデルで満たされるガウス下測度を仮定する。
この結果から, 局所埋込特性を仮定して, 均一回復保証まで拡張できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-22T16:43:35Z) - Optimal upper bound of entropic uncertainty relation for mutually
unbiased bases [0.0]
N$ Mutually Unbiased Bases (MUBs) のエントロピー不確実性関係の最適上限を得た。
我々の結果は、$N$が$d+1$であり、$d$が関連するシステムの次元である任意の状態に対して有効である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-31T12:33:04Z)
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。