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Zheng and Zhou

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RESEARCH · CL_141062 · Jul 12 · 02:52

新的UNIT估计器通过深度学习增强因果中介分析 · 跟踪2个来源

研究人员开发了一种名为UNIT的新两阶段估计器，用于结构中介参数，将深度表示学习与G估计相结合。该方法在arXiv的一篇新论文中进行了详细介绍，旨在通过学习共享协变量表示来提高中介分析的精度。模拟表明，与传统方法相比，该方法可以将中介系数的标准误差降低约1.45至1.51，而不会损害偏差或覆盖率。