Статистические данные > Машинное обучение [представлено 8 октября 2026 года] Название: Прецизионно-ориентированная система данных для оценки воздействия лечения HTML (экспериментальное) Резюме: Рандомизированные контролируемые испытания (РКТ) выявляют эффекты обработки без смешения, но зачастую являются незначительными, в то время как исследования наблюдений (ОБС) имеют большой объем, однако могут быть озадачены. Многие оценки, сочетающие небольшую РТС с большой ОВБ, были разработаны для среднего эффекта лечения (СЭТ) и условной АТЕ (АТО). Однако существующие оценки ATE либо делают допущения в отношении ЕБС, либо не заимствуют у них достаточно мощности. КАТЕ изучался меньше, чем АТЕ. Существующие методы КАТЕ либо предполагают, что ОСБ не обоснованы, полагаются на модель смешанной функции, либо принимают отклонения в обмен на более низкую дисперсию. Поэтому мы предлагаем рамки, которые без особых допущений в отношении ОМБ взрывают ОМС и РТС путем сохранения беспристрастности оценок на основе РТС при заимствовании сил у крупных МПБ для повышения точности. Применяя этот принцип, мы строим оценку ATE, AIPW-Fusion, с замкнутыми весами и интервалами доверия, а также двух учеников CATE, DR-Fusion и R-FUSION. Эксперименты подтверждают наши выводы. Текущий контекст просмотра: stat.ML ссылки и цитаты Загрузка... Библиографический и цитационно-инструментальный библиолог (Что является Исследовательом?) Подключённые документы (что такое подсоединенные бумаги?) Litmaps (Литмпапс?) Skite…
Оценка воздействия на лечение с помощью данных, приводимых в прогнозах
arXiv: 261.10.12332v1 Аннонс Тип: новое резюме: случайные контролируемые испытания (РСТ) выявляют последствия лечения без смешения, но зачастую являются незначительными, в то время как исследования наблюдений (ОВБ) имеют большой объем, однако могут быть запутаны. Многие оценки, сочетающие небольшую РТС с большой ОВБ, были разработаны для среднего эффекта лечения (СЭТ) и условной АТЕ (АТО). Однако существующие оценки ATE либо делают допущения в отношении ЕБС, либо не заимствуют у них достаточно мощности. КАТЕ изучался меньше, чем АТЕ. Существующие методы КАТЕ либо предполагают, что ОСБ не обоснованы, полагаются на модель смешанной функции, либо принимают отклонения в обмен на более низкую дисперсию. Поэтому мы предлагаем рамки, которые без особых допущений в отношении ОМБ взрывают ОМС и РТС путем сохранения беспристрастности оценок на основе РТС при заимствовании сил у крупных МПБ для повышения точности. Применяя этот принцип, мы строим оценку ATE, AIPW-Fusion, с закрытой формой веса и уверенности.