:: Library Catalog

תמונות העטיפה

שמור ב:

מידע ביבליוגרפי
Main Authors:	Bach, Philipp, Klaassen, Sven, Kueck, Jannis, Spindler, Martin
פורמט:	Preprint
יצא לאור:	2020
נושאים:	Methodology Econometrics Machine Learning 62G08, 62-07
גישה מקוונת:	https://arxiv.org/abs/2004.01623
תגים:	הוספת תג אין תגיות, היה/י הראשונ/ה לתייג את הרשומה!

פריטים דומים

Functional Partial Least-Squares: Adaptive Estimation and Inference
מאת: Babii, Andrii, et al.
יצא לאור: (2024)

DoubleMLDeep: Estimation of Causal Effects with Multimodal Data
מאת: Klaassen, Sven, et al.
יצא לאור: (2024)

Variance-Reduced Manifold Sampling via Polynomial-Maximization Density Estimation
מאת: Zabolotnii, Serhii
יצא לאור: (2026)

DoubleML -- An Object-Oriented Implementation of Double Machine Learning in R
מאת: Bach, Philipp, et al.
יצא לאור: (2021)

From Conditional to Unconditional Independence: Testing Conditional Independence via Transport Maps
מאת: He, Chenxuan, et al.
יצא לאור: (2025)

Rolling-Origin Conformal Prediction under Local Stationarity and Weak Dependence
מאת: Halkiewicz, Stanisław M. S.
יצא לאור: (2026)

Unbiased Regression-Adjusted Estimation of Average Treatment Effects in Randomized Controlled Trials
מאת: Abadie, Alberto, et al.
יצא לאור: (2025)

Ill-Conditioned Orthogonal Scores in Double Machine Learning
מאת: Saco, Gabriel
יצא לאור: (2025)

Calibration Strategies for Robust Causal Estimation: Theoretical and Empirical Insights on Propensity Score-Based Estimators
מאת: Klaassen, Sven, et al.
יצא לאור: (2025)

Quick and Simple Kernel Differential Equation Regression Estimators for Data with Sparse Design
מאת: Ge, Chunlei, et al.
יצא לאור: (2024)

Factor Augmented Quantile Regression Model
מאת: Wei, Xiaoyang, et al.
יצא לאור: (2025)

Efficient Inference on High-Dimensional Linear Models with Missing Outcomes
מאת: Zhang, Yikun, et al.
יצא לאור: (2023)

From interpretability to inference: an estimation framework for universal approximators
מאת: Joseph, Andreas
יצא לאור: (2019)

Long Story Short: Omitted Variable Bias in Causal Machine Learning
מאת: Chernozhukov, Victor, et al.
יצא לאור: (2021)

Data-driven configuration tuning of glmnet for balancing accuracy and computational efficiency
מאת: Muroya, Shuhei, et al.
יצא לאור: (2026)

Trend Filtered Mixture of Experts for Automated Gating of High-Frequency Flow Cytometry Data
מאת: Hyun, Sangwon, et al.
יצא לאור: (2025)

Estimating Unbounded Density Ratios: Applications in Error Control under Covariate Shift
מאת: Xu, Shuntuo, et al.
יצא לאור: (2025)

Sparsified Simultaneous Confidence Intervals for High-Dimensional Linear Models
מאת: Zhu, Xiaorui, et al.
יצא לאור: (2023)

Doubly Robust Inference on Causal Derivative Effects for Continuous Treatments
מאת: Zhang, Yikun, et al.
יצא לאור: (2025)

TILT: Target-induced loss tilting under covariate shift
מאת: Yamamoto, Kakei, et al.
יצא לאור: (2026)

Statistical exploration of the Manifold Hypothesis
מאת: Whiteley, Nick, et al.
יצא לאור: (2022)

Maximum smoothed likelihood method for the combination of multiple diagnostic tests, with application to the ROC estimation
מאת: Zheng, Fangyong, et al.
יצא לאור: (2026)

Efficient Estimation of the Central Mean Subspace via Smoothed Gradient Outer Products
מאת: Yuan, Gan, et al.
יצא לאור: (2023)

Machine Collaboration
מאת: Liu, Qingfeng, et al.
יצא לאור: (2021)

Factor Informed Double Deep Learning For Average Treatment Effect Estimation
מאת: Fan, Jianqing, et al.
יצא לאור: (2025)

Wasserstein Distributionally Robust Nonparametric Regression
מאת: Liu, Changyu, et al.
יצא לאור: (2025)

Inference with Mondrian Random Forests
מאת: Cattaneo, Matias D., et al.
יצא לאור: (2023)

Inference on Extreme Quantiles of Unobserved Individual Heterogeneity
מאת: Morozov, Vladislav
יצא לאור: (2022)

Tensor Factor Model Estimation by Iterative Projection
מאת: Han, Yuefeng, et al.
יצא לאור: (2020)

On Efficient Inference of Causal Effects with Multiple Mediators
מאת: Wei, Haoyu, et al.
יצא לאור: (2024)

Dirichlet kernel density estimation on the simplex with missing data
מאת: Daayeb, Hanen, et al.
יצא לאור: (2026)

Average Marginal Effects in One-Step Partially Linear Instrumental Regressions
מאת: Girard, Lucas, et al.
יצא לאור: (2026)

Statistical Properties of Deep Neural Networks with Dependent Data
מאת: Brown, Chad
יצא לאור: (2024)

Model-Agnostic Covariate-Assisted Inference on Partially Identified Causal Effects
מאת: Ji, Wenlong, et al.
יצא לאור: (2023)

Moment-Based Inference for Regression with Latent Dirichlet Covariates
מאת: Jiang, Ziyu
יצא לאור: (2026)

Prediction Risk and Estimation Risk of the Ridgeless Least Squares Estimator under General Assumptions on Regression Errors
מאת: Lee, Sungyoon, et al.
יצא לאור: (2023)

Minimax And Adaptive Transfer Learning for Nonparametric Classification under Distributed Differential Privacy Constraints
מאת: Auddy, Arnab, et al.
יצא לאור: (2024)

Proper Correlation Coefficients for Nominal Random Variables
מאת: Wermuth, Jan-Lukas
יצא לאור: (2025)

Conditional Outcome Equivalence: A Quantile Alternative to CATE
מאת: Givens, Josh, et al.
יצא לאור: (2024)

Regularized least squares learning with heavy-tailed noise is minimax optimal
מאת: Mollenhauer, Mattes, et al.
יצא לאור: (2025)