From Predictive Algorithms to Automatic Generation of Anomalies
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Mullainathan, Sendhil, Rambachan, Ashesh |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Large Language Models: An Applied Econometric Framework
di: Ludwig, Jens, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ludwig, Jens, et al.
Pubblicazione: (2024)
When do common time series estimands have nonparametric causal meaning?
di: Rambachan, Ashesh, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Rambachan, Ashesh, et al.
Pubblicazione: (2019)
Design-Based Uncertainty for Quasi-Experiments
di: Rambachan, Ashesh, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Rambachan, Ashesh, et al.
Pubblicazione: (2020)
Robust Design and Evaluation of Predictive Algorithms under Unobserved Confounding
di: Rambachan, Ashesh, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Rambachan, Ashesh, et al.
Pubblicazione: (2022)
Do Large Language Models Perform the Way People Expect? Measuring the Human Generalization Function
di: Vafa, Keyon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vafa, Keyon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Program Evaluation with Remotely Sensed Outcomes
di: Rambachan, Ashesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rambachan, Ashesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
What Has a Foundation Model Found? Using Inductive Bias to Probe for World Models
di: Vafa, Keyon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vafa, Keyon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Evaluating the World Model Implicit in a Generative Model
di: Vafa, Keyon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vafa, Keyon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Automatic Locally Robust GMM with Machine-Learning-Generated Regressors
di: Escanciano, Juan Carlos, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Escanciano, Juan Carlos, et al.
Pubblicazione: (2023)
Automatic Debiased Machine Learning of Structural Parameters with General Conditional Moments
di: Argañaraz, Facundo
Pubblicazione: (2025)
di: Argañaraz, Facundo
Pubblicazione: (2025)
Comprehensive OOS Evaluation of Predictive Algorithms with Statistical Decision Theory
di: Dominitz, Jeff, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dominitz, Jeff, et al.
Pubblicazione: (2024)
Language Generation in the Limit
di: Kleinberg, Jon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kleinberg, Jon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Automatic Inference for Value-Added Regressions
di: Xie, Tian
Pubblicazione: (2025)
di: Xie, Tian
Pubblicazione: (2025)
Automatic Pricing and Replenishment Strategies for Vegetable Products Based on Data Analysis and Nonlinear Programming
di: Ma, Mingpu
Pubblicazione: (2024)
di: Ma, Mingpu
Pubblicazione: (2024)
Fast Algorithms for Quantile Regression with Selection
di: Pereda-Fernández, Santiago
Pubblicazione: (2024)
di: Pereda-Fernández, Santiago
Pubblicazione: (2024)
Algorithmic subsampling under multiway clustering
di: Chiang, Harold D., et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Chiang, Harold D., et al.
Pubblicazione: (2021)
Jacobian-free Efficient Pseudo-Likelihood (EPL) Algorithm
di: Fukasawa, Takeshi
Pubblicazione: (2024)
di: Fukasawa, Takeshi
Pubblicazione: (2024)
Algorithms for Inference in SVARs Identified with Sign and Zero Restrictions
di: Read, Matthew
Pubblicazione: (2021)
di: Read, Matthew
Pubblicazione: (2021)
Automatic Order, Bandwidth Selection and Flaws of Eigen Adjustment in HAC Estimation
di: Li, Zhuoxun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Zhuoxun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bandit Algorithms for Policy Learning: Methods, Implementation, and Welfare-performance
di: Kitagawa, Toru, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kitagawa, Toru, et al.
Pubblicazione: (2024)
Prediction Intervals for Model Averaging
di: Qu, Zhongjun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qu, Zhongjun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Inference in Predictive Quantile Regressions
di: Maynard, Alex, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Maynard, Alex, et al.
Pubblicazione: (2023)
Synthetic Decomposition for Counterfactual Predictions
di: Canen, Nathan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Canen, Nathan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Prejudiced Futures? Algorithmic Bias in Time Series Forecasting and Its Ethical Implications
di: Alexander, Bagattini, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Alexander, Bagattini, et al.
Pubblicazione: (2025)
L2-relaxation for Economic Prediction
di: Shi, Zhentao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shi, Zhentao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Imputation of Counterfactual Outcomes when the Errors are Predictable
di: Goncalves, Silvia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Goncalves, Silvia, et al.
Pubblicazione: (2024)
Predicted Incrementality by Experimentation (PIE) for Ad Measurement
di: Gordon, Brett R., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Gordon, Brett R., et al.
Pubblicazione: (2023)
Lassoed Boosting and Linear Prediction in the Equities Market
di: Huang, Xiao
Pubblicazione: (2021)
di: Huang, Xiao
Pubblicazione: (2021)
Prediction intervals for economic fixed-event forecasts
di: Krüger, Fabian, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Krüger, Fabian, et al.
Pubblicazione: (2022)
A Note on Uncertainty Quantification for Maximum Likelihood Parameters Estimated with Heuristic Based Optimization Algorithms
di: Porreca, Zachary
Pubblicazione: (2024)
di: Porreca, Zachary
Pubblicazione: (2024)
Binary Outcome Models with Extreme Covariates: Estimation and Prediction
di: Liu, Laura, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Laura, et al.
Pubblicazione: (2025)
Testing Clustered Equal Predictive Ability with Unknown Clusters
di: Akgun, Oguzhan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Akgun, Oguzhan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Low-Rank Structured Nonparametric Prediction of Instantaneous Volatility
di: Choi, Sung Hoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Choi, Sung Hoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Using SVM to Estimate and Predict Binary Choice Models
di: Chang, Yoosoon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chang, Yoosoon, et al.
Pubblicazione: (2026)
From Replications to Revelations: Heteroskedasticity-Robust Inference
di: Kranz, Sebastian
Pubblicazione: (2024)
di: Kranz, Sebastian
Pubblicazione: (2024)
Predicting the Distribution of Treatment Effects: A Covariate-Adjustment Approach
di: Fava, Bruno
Pubblicazione: (2024)
di: Fava, Bruno
Pubblicazione: (2024)
Large Volatility Matrix Prediction using Tensor Factor Structure
di: Choi, Sung Hoon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Choi, Sung Hoon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Matrix-based Prediction Approach for Intraday Instantaneous Volatility Vector
di: Choi, Sung Hoon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Choi, Sung Hoon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Real-time Prediction of the Great Recession and the Covid-19 Recession
di: Chung, Seulki
Pubblicazione: (2023)
di: Chung, Seulki
Pubblicazione: (2023)
When "Normalization Without Loss of Generality" Loses Generality
di: Gao, Wayne
Pubblicazione: (2026)
di: Gao, Wayne
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Large Language Models: An Applied Econometric Framework
di: Ludwig, Jens, et al.
Pubblicazione: (2024) -
When do common time series estimands have nonparametric causal meaning?
di: Rambachan, Ashesh, et al.
Pubblicazione: (2019) -
Design-Based Uncertainty for Quasi-Experiments
di: Rambachan, Ashesh, et al.
Pubblicazione: (2020) -
Robust Design and Evaluation of Predictive Algorithms under Unobserved Confounding
di: Rambachan, Ashesh, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Do Large Language Models Perform the Way People Expect? Measuring the Human Generalization Function
di: Vafa, Keyon, et al.
Pubblicazione: (2024)