論文の概要: Practical programming research of Linear DML model based on the simplest Python code: From the standpoint of novice researchers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16172v1
• Date: Sat, 22 Feb 2025 10:07:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:58:51.391201
• Title: Practical programming research of Linear DML model based on the simplest Python code: From the standpoint of novice researchers
• Title（参考訳）: 最も単純なPythonコードに基づく線形DMLモデルの実践的プログラミング研究:初心者研究者の立場から
• Authors: Shunxin Yao,
• Abstract要約: 本稿では、Anacondaプラットフォームに基づくJupyterノートブック上で、最も単純なPythonコードを用いた因果推論のための線形DMLモデルを提案する。 その結果、現在のライブラリAPI技術では、初心者のPythonユーザが資格と高品質のDMLモデルを構築するのに十分ではないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper presents linear DML models for causal inference using the simplest Python code on a Jupyter notebook based on an Anaconda platform and compares the performance of different DML models. The results show that current Library API technology is not yet sufficient to enable novice Python users to build qualified and high-quality DML models with the simplest coding approach. Novice users attempting to perform DML causal inference using Python still have to improve their mathematical and computer knowledge to adapt to more flexible DML programming. Additionally, the issue of mismatched outcome variable dimensions is also widespread when building linear DML models in Jupyter notebook.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、Anacondaプラットフォームに基づくJupyterノートブック上で、最も単純なPythonコードを用いた因果推論のための線形DMLモデルを提案し、異なるDMLモデルの性能を比較する。 その結果、現在のライブラリAPI技術は、初心者のPythonユーザが最も単純なコーディングアプローチで、資格と高品質のDMLモデルを構築するのに十分ではないことがわかった。 DML因果推論をPythonを使って実行しようとする初心者は、より柔軟なDMLプログラミングに適応するために、数学的およびコンピュータ知識を改善する必要がある。 さらに、Jupyterノートブックに線形DMLモデルを構築する際にも、ミスマッチした結果変数の次元の問題が広まっている。

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