Связанное с кластерами изменение целевых показателей и синтетическое приближение для высокомерных групповых данных

arXiv:2605.24587v2 Annuales Type: заменить резюме: В высокомерных групповых данных ковариаты, распределение которых по группам разнится, могут выступать в качестве прокси для ненаблюдаемого кластерного воздействия. Мы показываем, что в маргинальной модели LASSO косвенно используются ограниченные комбинации таких ковариантов для переноса расчетного показателя с структурных коэффициентов на загрязненный вектор, который раздувает ложные выборки. В этой связи мы предлагаем использовать синтетические гетерогенные эффекты ЛАГСО (ШЕЛ), которые дополняют регрессионную структуру отдельно налагаемыми санкциями, не зависящими от конечного результата и вращающимися друг за другом синтетическими ковариатами для корректировки обусловленного кластером изменения целевых показателей. При фиксированном виде вредного воздействия мы получаем свойства оракул и устанавливаем последовательность структурных коэффициентов в тех случаях, когда остаточная неоднородность слабо согласуется с улучшенной конструкцией. Мы также демонстрируем различие между структурным параметром в рамках небольшой остаточной неоднородности и рабочим параметром популяции, когда resi