論文の概要: Across-Design Uncertainty in Short Pricing Panels: Inference and Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.21334v2
• Date: Mon, 24 Aug 2026 21:06:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-26 14:09:33.903584
• Title: Across-Design Uncertainty in Short Pricing Panels: Inference and Identification
• Title（参考訳）: ショートプライシングパネルにおける設計不確かさ:推論と同定
• Abstract要約: 本研究では, 合成データ生成プロセスにおける空間性の影響について検討した。 クロスデザインコンポーネントは、勾配ブースト仕様に対する推定誤差の97.6%を占める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Short observational pricing panels often contain many observations but few distinct price movements. We evaluate the inferential consequences of this sparsity in a synthetic data-generating process by separating estimation error into uncertainty conditional on a realized price trajectory and variation across alternative trajectories. In baseline simulations, this across-design component accounts for 97.6% of estimation error variance for a gradient-boosted specification, causing coverage shortfalls driven by design-specific centering error that standard within-panel resampling and cluster-robust procedures fail to capture. Three main results organize the analysis. First, across-design dispersion follows the empirical relation sigma_b approx 0.182 V^(-0.271), where V = n_moves * magnitude^2, with -0.271 treated as a simulation regularity. Second, adding regions sharing a common price path improves nuisance estimation but creates no independent price trajectories; only averaging across units with independent design errors reduces across-design standard deviation at the sqrt(k) rate. Third, a Paule-Mandel variance component estimated across independently priced units increases empirical coverage under homogeneity from 0.469 to 0.931. Broadly, improving inference in passive panels requires generating independent identifying variation, such as through controlled regional randomization. Finally, an application to scanner data (Dominick's Finer Foods, Soft Drinks) confirms these findings: nominal price zones and products behave as a small fraction of their count in independent design draws, yielding between-unit dispersion intervals far wider than conventional within-panel bootstraps.
• Abstract（参考訳）: 短い観測価格パネルには多くの観測結果が含まれているが、価格の動きはほとんどない。 推定誤差を実効価格軌道上での不確かさ条件に分離し, 代替トラジェクトリ間の変動を推定することにより, 合成データ生成過程におけるこの空間幅の推論結果を評価する。 ベースラインシミュレーションでは、このクロスデザインコンポーネントは、勾配ブースト仕様に対する推定誤差の97.6%を占めており、標準のパネル内再サンプリングとクラスタローバストプロシージャが捕捉できない設計固有の中心誤差によって、カバー不足が引き起こされる。 3つの主要な結果が分析をまとめている。 まず、クロスデザイン分散は、V = n_moves * magnitude^2, with -0.271 をシミュレーション正則として扱う経験的関係 sigma_b approx 0.182 V^(-0.271) に従う。 第二に、共通の価格経路を共有する領域を追加することでニュアンス推定が向上するが、独立した価格軌道は生成されない。 第3に、独立した価格の単位に対して推定されるポール・マンデル分散成分は、均質性の下で経験的カバレッジを 0.469 から 0.931 に増大させる。 広くは、受動的パネルにおける推論を改善するには、制御された局所的ランダム化など、独立した識別変異を生成する必要がある。 最後に、スキャナーデータ (Dominick's Finer Foods, Soft Drinks) への応用は、これらの発見を裏付けている。

関連論文リスト

• Resolution-Aware Experimental Design under Partial Identifiability [0.0]
  実験設計は一般に、最も多くの情報を提供すると思われる実験を選択するものとして構成される。 本稿では,最小限の空でない構造的候補セットを用いて,疑似自明な制御を施した実験を行うRAED(Resolvation-Aware Experimental Design)を提案する。 構造的および完全遅延情報ゲイン、平均分類、ニュアンス・マージナル化情報性により、任意に有効な構造分解能を低下させながら、正確なクロスノイズエイリアス分離を証明できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-03T11:23:10Z)
• Simplex Relaxation for Discrete Diffusion [58.33696160279345]
  Simplax(Simplax)はディリクレ(Dirichlet)のカテゴリー拡張で、それぞれが崩壊したカテゴリ状態と補助的単純度値変数を結合する。 Simplaxは生成パープレキシティーを改善する。-無条件のOpenWebText生成におけるエントロピートレードオフ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-11T07:58:17Z)
• Equation-Free Period-Aware Forecast-Error Contraction for Estimating Negative Largest Lyapunov Exponents from Short Trajectory Ensembles [4.689984557057394]
  短いスカラー軌跡のアンサンブルから支配的な負のリャプノフ指数を推定するための周期認識型予測エラー縮約法を導入する。 k-アネレスト近傍予測器は軌道履歴に基づいて訓練され、幾何学平均絶対予測誤差は位相整合地平線で評価され、対数誤差プロファイルの傾きから指数を求める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-06T01:58:00Z)
• The Price of Isolation: Estimating the Ecosystem Cost of Symmetric Two-Sided A/B Testing [8.026599954667267]
  対称二面分離はクリエーター側およびコールドスタート実験に広く用いられている。 孤立は、各視聴者の候補カタログを薄くし、プラットフォームが成長するにつれて、結果として生じるエンゲージメントコストが低下することを直感的に示唆する。 順序統計モデルでは、この直観が一致品質の上限に依存するか否かが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-05T04:22:05Z)
• Dual-Branch Cross-Projection Debiasing through Diffusion-based Disentanglement [66.67463557274358]
  バイアス付きデータセットに基づいてトレーニングされた基礎モデルは、しばしばターゲットラベルと非因果属性の間の急激な相関に依存する。 信頼誘導概念マイニング(CBCM:Confidence-guided Concept Mining)を導入し,属性アノテーションを使わずに信頼性の高いスプリアス属性を同定する。 本稿では,目標と突発的な表現を2つのブランチに分離するプロンプトチューニングフレームワークであるDual-branch Cross-projection Debiasing (DCD)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-23T05:28:47Z)
• Beyond Point Estimates: Benchmarking Uncertainty Quantification Methods on the AION-1 Astronomical Foundation Model [47.71489969727656]
  Conformalized Quantile Regression (CQR)は、最も貧弱なモデル予測で、ビン内で最高のカバレッジを提供する。 局所的妥当性判別(Locally Valid and Discriminative, LVD)フレームワークのみが、有限サンプルの局所的妥当性を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-05T18:29:19Z)
• Kernel-based potential mean-field games with unbiased random Fourier $U$-statistics [0.0]
  本研究では,カーネルの最大平均不一致を再現することで,ランニング・インタラクション・コストと終端目標コストの両方を表現できる潜在平均場ゲームのサブクラスについて検討する。 どちらのコストも、ランダムなフーリエU統計表現を用いて有限サンプル経験分布から推定される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-28T05:15:25Z)
• Calibrated Inference for the Conditional Average Treatment Effect in the Few-Placebo Regime via Gaussian Processes [0.0]
  片方の治療用アームが他方よりもはるかに小さい,少数のプラセボ系について検討した。 それらは、その名目レベルよりも、真の効果をほとんど含まない。 本稿では,各アームの結果面をガウス過程でモデル化するGP-CATEを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-26T11:18:42Z)
• Stochastic Estimation of the Layer-wise Hessian Trace for Monitoring Neural-network Training [45.88028371034407]
  本稿では,ニューラルネットワークの経験的リスクであるヘッセン行列の対角ブロックの軌跡のパラメータ推定器を提案する。 この手順はハッチンソントレース推定器とパラメータベクトル全体の上の1つのヘッセンベクトル積を組み合わせたものである。 重み分担の下での正しさは,第2次微分の前に階層的にヘッセンを組み立てる必要があることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-25T10:24:32Z)
• Why SGD is not Brownian Motion: A New Perspective on Stochastic Dynamics [92.39053980710702]
  グラディエント・Descent (SGD) は通常ランゲヴィン過程としてモデル化され、ミニバッチノイズがブラウン運動として働くと仮定される。 この近似は、連続時間制限と、離散的なSGD更新を有限学習率で一致しないsqrt(eta)ノイズスケーリングに依存している。 ミニバッチサンプリングによって誘導されるゆらぎのある損失景観における決定論的力学としてのSGDの別の定式化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-21T15:50:40Z)
• Partial Causal Structure Learning for Valid Selective Conformal Inference under Interventions [0.0]
  ゲノミクスの実験では、交換可能性はしばしば、対象変数を「影響を受けない」ままにしておく介入のサブセットにのみ保持される。 i)「影響のない」キャリブレーション例の誤分類が、明示的な関数$g(,n)$の汚染分数とキャリブレーションセットサイズを介してどのようにカバレッジを劣化させるか、および (ii) 2つの後続指標$Z_a,i=mathbf1iinmathrmdesc(a)$のみを推定するタスク駆動部分因果学習の定式化。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-02T18:58:22Z)
• Sharp Convergence Rates for Masked Diffusion Models [53.117058231393834]
  制約を克服するオイラー法に対する全変分に基づく解析法を開発した。 その結果、スコア推定の仮定を緩和し、パラメータ依存性を改善し、収束保証を確立する。 全体としては,CTMC軌道に沿った直接テレビによる誤り分解と,FHSのためのデカップリングに基づく経路解析を導入している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-26T00:47:51Z)
• Model-free Methods for Event History Analysis and Efficient Adjustment (PhD Thesis) [55.2480439325792]
  この論文は、モデルフリーの観点から統一された統計学への独立した貢献のシリーズである。 第1章では、機械学習から予測技術を活用する柔軟なメソッドを定式化するために、モデルフリーの視点をどのように利用できるか、詳しく説明している。 第2章では、あるプロセスの進化が他のプロセスに直接影響されるかどうかを記述した地域独立の概念を研究している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-11T19:24:09Z)
• Data-Driven Switchback Experiments: Theoretical Tradeoffs and Empirical Bayes Designs [1.9376226959814953]
  本研究では, 1つの集合ユニット上で行ったスイッチバック実験の設計と解析について検討する。 推定誤差は, 搬送効果, 周期性, 連続的に相関した結果, 同時実験による影響の4因子に依存することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T20:06:53Z)
• Clustered Switchback Designs for Experimentation Under Spatio-temporal Interference [44.644520116360106]
  我々は, 平均治療効果 (GATE) を推定し, 全単位を常に治療やコントロールに曝露した平均結果の差を推定した。 そこで我々は,単位をクラスタにグループ化し,時間ステップをブロックにグループ化する,クラスタ化されたスイッチバック設計を提案する。 良好なクラスタリングを許容するグラフに対して, トラッピングされたHorvitz-Thompson推定器が$tilde O(1/NT)$平均二乗誤差(MSE)を達成することを示す。 我々の結果は、citethu2022switchback、ugander2013graph、citetleung2022rateの結果を同時に一般化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-25T01:00:58Z)
• TIC-TAC: A Framework for Improved Covariance Estimation in Deep Heteroscedastic Regression [109.69084997173196]
  奥行き回帰は、予測分布の平均と共分散を負の対数類似度を用いて共同最適化する。 近年の研究では, 共分散推定に伴う課題により, 準最適収束が生じる可能性が示唆されている。 1)予測共分散は予測平均のランダム性を真に捉えているか? その結果, TICは共分散を正確に学習するだけでなく, 負の対数類似性の収束性の向上も促進することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-29T09:54:03Z)
• Environment Invariant Linear Least Squares [16.831875263656027]
  本稿では,複数の実験環境からのデータを収集する多環境線形回帰モデルについて考察する。 線形最小二乗回帰のマルチ環境バージョンである、新しい環境不変線形最小二乗関数(EILLS)を構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-06T13:10:54Z)
• Log-Likelihood Ratio Minimizing Flows: Towards Robust and Quantifiable Neural Distribution Alignment [52.02794488304448]
  そこで本研究では,対数様比統計量と正規化フローに基づく新しい分布アライメント手法を提案する。 入力領域の局所構造を保存する領域アライメントにおいて,結果の最小化を実験的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-26T22:10:04Z)
• Estimating Gradients for Discrete Random Variables by Sampling without Replacement [93.09326095997336]
  我々は、置換のないサンプリングに基づいて、離散確率変数に対する期待値の偏りのない推定器を導出する。 推定器は3つの異なる推定器のラオ・ブラックウェル化として導出可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T14:15:18Z)

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。