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Lihua Lei
Lihua Lei
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新框架为时间序列预测提供校准的预测区间
研究人员推出 Bellman Conformal Inference (BCI)，这是一个旨在为时间序列预测模型提供校准预测区间的新框架。BCI 可以利用多步超前预测，并通过在每个时间步解决随机控制问题来优化区间长度，采用动态规划算法。该框架被证明即使在分布变化和时间依赖性下也能保持长期覆盖，并且与现有方法相比，经验上能生成更短、更具信息量的区间，尤其是在初始预测校准不佳时。
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新的arXiv论文探讨具有选择偏差和混杂因素的因果推断
两篇新的arXiv研究论文探讨了复杂场景下因果推断的先进方法。第一篇论文介绍了一种模型无关的方法，利用最优输运对偶性来为部分识别的因果效应提供有效推断，即使初始估计不准确。第二篇论文提出了一种基于回归的估计器，用于解决因果效应估计中的选择偏差和混杂因素问题，利用代理变量来提高准确性并降低方差。