Fugu-MT 論文翻訳(概要): Uniform Inference for Subsampled Moment Regression

論文の概要: Uniform Inference for Subsampled Moment Regression

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07860v2
Date: Fri, 23 Aug 2024 00:03:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-26 19:37:13.497824
Title: Uniform Inference for Subsampled Moment Regression
Title（参考訳）: サブサンプリングモーメント回帰に対する一様推論
Authors: David M. Ritzwoller, Vasilis Syrgkanis,
Abstract要約: 本研究では,条件付きモーメント方程式の解に対する同時信頼区間を構築する手法を提案する。我々は高次元U.S.の濃度と正規近似に関する新しい順序抽出結果を得た。副産物として、高次元U.S.の濃度と正規近似に関するいくつかの新しい順序抽出結果を得る。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.014535120129338
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose a method for constructing simultaneous confidence intervals for solutions to conditional moment equations. The intervals are built around a class of nonparametric regression algorithms based on subsampled kernels. This class encompasses various forms of subsampled random forest regression, including Generalized Random Forests (Athey et al., 2019). Although simultaneous validity is often necessary in leading empirical applications--for example, in fine-grained characterization of heterogeneous treatment effects--only confidence intervals that confer pointwise guarantees were previously available. Our work closes this gap. As a by-product, we obtain several new order-explicit results on the concentration and normal approximation of high-dimensional U-statistics.
Abstract（参考訳）: 本研究では,条件付きモーメント方程式に対する解に対する同時信頼区間を構築する手法を提案する。間隔は、サブサンプリングされたカーネルに基づいた非パラメトリック回帰アルゴリズムのクラスを中心に構築される。このクラスは、一般的なランダム森林(Athey et al , 2019)を含む、様々な種類の無作為な森林回帰を包含している。例えば、不均一な治療効果のきめ細かいキャラクタリゼーションでは、ポイントワイド保証を優先する信頼区間のみを以前は利用できた。私たちの仕事はこのギャップを埋める。副生成物として,高次元U-統計量の濃度と正規近似に関する新しい順序抽出結果が得られた。

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