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Radcliffe
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新算法改进了异质性处理效应的估计
研究人员开发了一种名为 Significance-First Splitting 的新算法，旨在改进异质性处理效应的估计。该方法结合了基于显著性的拆分、诚实的样本拆分和交叉验证，以实现更好的交互敏感性和有效推断。该算法在合成数据集和真实世界提升数据集上表现强劲，在提供名义置信区间覆盖的同时，达到了基线性能。
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《Test-Driven Data Analysis》一书关于约束发现的书籍章节现已免费提供
Radcliffe 的著作《Test-Driven Data Analysis》的第五章现已在线免费提供。本章题为“约束发现与验证”，重点介绍如何自动生成和使用数据中的约束来验证新信息。配套的开源 Python 库 tdda 为这些功能提供了命令行工具和 Python API，支持 Parquet、CSV 和数据库等各种格式的数据。