Buchumschlag

Efficient adjustment for complex covariates: Gaining efficiency with DOPE

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Christgau, Alexander Mangulad, Lundborg, Anton Rask, Hansen, Niels Richard
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Statistics Theory Methodology Machine Learning 62G05, 62G20
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Nonparametric Conditional Local Independence Testing
von: Christgau, Alexander Mangulad, et al.
Veröffentlicht: (2022)

The Projected Covariance Measure for assumption-lean variable significance testing
von: Lundborg, Anton Rask, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Inference with Mondrian Random Forests
von: Cattaneo, Matias D., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Discriminating Tail Behavior Using Halfspace Depths: Population and Empirical Perspectives
von: Singha, Sibsankar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sparse semiparametric regression when predictors are mixture of functional and high-dimensional variables
von: Novo, Silvia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Bernstein polynomial approach for the estimation of cumulative distribution functions in the presence of missing data
von: Gharbi, Rihab, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mean and Covariance Estimation for Discretely Observed High-Dimensional Functional Data: Rates of Convergence and Division of Observational Regimes
von: Petersen, Alexander
Veröffentlicht: (2024)

Convolutional neural networks for valid and efficient causal inference
von: Ghasempour, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2023)

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

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

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

Nonparametric Inference on Dose-Response Curves Without the Positivity Condition
von: Zhang, Yikun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Kernel-Based Nonparametric Tests For Shape Constraints
von: Sen, Rohan
Veröffentlicht: (2025)

Two approaches to multiple canonical correlation analysis for repeated measures data
von: Górecki, Tomasz, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bump hunting through density curvature features
von: Chacón, José E., et al.
Veröffentlicht: (2022)

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

A two-sample test for symmetric positive definite matrix distributions using Wishart kernel density estimators
von: Ouimet, Frédéric
Veröffentlicht: (2026)

Batched Single-Index Global Multi-Armed Bandits with Covariates
von: Arya, Sakshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Semiparametric Uncertainty Quantification via Isotonized Posterior for Deconvolutions
von: Gili, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Asymptotic properties of the multivariate Szász-Mirakyan estimator for cumulative distribution functions on the nonnegative orthant
von: Lyu, Guanjie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Asymptotically efficient estimation under local constraint in Wicksell's problem
von: Gili, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Decompounding Under General Mixing Distributions
von: Belomestny, Denis, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dirichlet kernel density estimation for strongly mixing sequences on the simplex
von: Daayeb, Hanen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Estimation of the invariant measure of a multidimensional diffusion from noisy observations
von: Maillet, Raphaël, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cheap Permutation Testing
von: Domingo-Enrich, Carles, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning the score under shape constraints
von: Lewis, Rebecca M., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Wishart kernel density estimation for strongly mixing time series on the cone of positive definite matrices
von: Belzile, Léo R., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Functional Partial Least-Squares: Adaptive Estimation and Inference
von: Babii, Andrii, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Tighter confidence intervals for quantiles of heterogeneous data
von: Einmahl, John H. J., et al.
Veröffentlicht: (2026)

On the Bernstein-smoothed lower-tail Spearman's rho estimator
von: Ouimet, Frédéric, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Nonparametric inference under shape constraints: past, present and future
von: Samworth, Richard J.
Veröffentlicht: (2025)

Optimal empirical Bayes estimation for the Poisson model via minimum-distance methods
von: Jana, Soham, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Automatic and location-adaptive estimation in functional single-index regression
von: Novo, Silvia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Pseudo-Labeling for Kernel Ridge Regression under Covariate Shift
von: Wang, Kaizheng
Veröffentlicht: (2023)

Deep learning with missing data
von: Ma, Tianyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A uniform kernel trick for high-dimensional two-sample problems
von: Cárcamo, Javier, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Adaptation using spatially distributed Gaussian Processes
von: Szabo, Botond, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Estimation and Hypothesis Testing of Derivatives in Smoothing Spline ANOVA Models
von: Liu, Ruiqi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A new and flexible class of sharp asymptotic time-uniform confidence sequences
von: Gnettner, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Kernel-based estimators for functional causal effects
von: Raykov, Yordan P., et al.
Veröffentlicht: (2025)