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Ordinary Least Squares (OLS) regression
Ordinary Least Squares (OLS) regression
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新框架增强了基于调查的研究的稳健性分析
本文介绍了一种分析基于调查的研究结果稳健性的新颖框架。它整合了结构方程模型（SEM）、双重机器学习（DML）和普通最小二乘（OLS）回归，以评估不同估计技术下关系保持的稳定性。该方法论在金融科技数字客户亲密度模型上进行了演示，帮助研究人员识别哪些发现得到了持续支持，哪些需要更谨慎的解释。
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新双向随机投影方法用于OLS回归的分析
本文介绍了一种在固定设计设置下用于普通最小二乘（OLS）回归的双向随机投影方法。研究人员为使用这些投影构建的OLS估计量开发了一个期望超额损失界限，并将其与现有界限进行了比较。研究结果表明，在性能上可能存在一个随投影数据维度和样本量比例变化的差距，真实世界数据上的数值结果支持了这些推论。