Conceitos essenciais
リース表現子は半パラメトリック推定の重要な要素であり、一般的な関数空間を用いて直接推定することができる。
Resumo
本論文では、リース表現子を一般的な関数空間を用いて直接推定する敵対的フレームワークを提案し、分析している。具体的には以下の通り:
非漸近的な二乗平均誤差率をクリティカル半径という抽象的な量で表現し、ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト、RKHS などの機械学習関数空間に適用できることを示した。
推定したリース表現子を用いて、標的学習や debiased 学習などの半パラメトリック推定と推論を行うことができることを示した。これにより、汎関数近似と誤差頑健性を両立できる。
ランダムフォレストやRKHSの計算誤差を分析し、実践的な指針を提供した。
影響力のある経済学の研究に本手法を適用し、従来の方法よりも柔軟な推定と精度の向上を示した。
Estatísticas
関数空間Aの複雑さを表すクリティカル半径δnは、O(√(L W log(W) log(b) log(n)/n))の order
ランダムフォレストの場合、計算誤差は O(log(T)/T + b√(Td log(n)/n))
Citações
"リース表現子は半パラメトリック推定の重要な要素であり、その推定は様々な課題に活用できる。"
"我々の敵対的フレームワークは、一般的な機械学習関数空間を用いて直接リース表現子を推定できる。"
"我々の推定量は、標的学習や debiased 学習などの半パラメトリック推定と推論に適合する。"