Oct, 2017

因果面板数据模型的矩阵补全方法

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TL;DR研究使用矩阵补全方法估计具有面板数据的因果效应，在社会科学应用中，允许具有时间序列依赖结构的缺失数据模式，提出的矩阵补全估计量仅通过规则化即可处理识别问题，在真实数据模拟中表现优于非规则化或人工决策估计器。
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发现论文，激发创造
  • 利用观测偏差改进矩阵补全

    在 Ma 和 Chen 引入的模型的基础上，本文提出了一种两阶段的算法来处理矩阵填充中的观测偏差，并利用共享信息来提高预测性能，经实验证明本算法的表现可与未观测协变量相同，并获得性能提高。

    Jun, 2023

  • 基于矩阵分解的有噪和缺失协变量因果推断

    该论文提出使用矩阵分解来从噪声协变量中推断混淆因素，减少测量噪声引起的偏差，展示了这个方法在合成数据和临床数据上的实验结果。

    Jun, 2018

  • 受结构限制的指数族矩阵补全

    本文提出了一种基于指数族分布的、带有一般结构约束的矩阵完成算法框架以及相应的正则化 $M$ 估计器，统一且创新的统计分析结果得到了通过模拟数据验证。

    Sep, 2015

  • 使用查询完成矩阵

    本研究提出了一种主动式矩阵完成算法，通过查询真实矩阵来克服数据不完备造成的不足信息问题，可以在仅查询少量条目的情况下高精准度地重构缺失的矩阵，并通过实验验证了该算法的高效性和精度。

    May, 2017

  • 矩阵补全中缺失非随机性：在低核范数假设下估计缺失概率的有效性

    本文研究了具有缺失非随机性的矩阵补全问题，提出了一种新的缺失概率估计方法，通过观察缺失数据的核范数结构，将缺失数据的概率转化为矩阵补全问题。该方法能够显著降低标准矩阵补全算法在缺失数据情况下预测结果的偏差，实验表明其效果好于传统方法。

    Oct, 2019

  • 噪声矩阵补全的线性形式的统计推断

    基于矩阵的噪声观测，我们构建了一个弹性框架以推断其线性形式，我们提出了一种构建渐近正常估计量的普遍过程，以进行双重样本去偏差和低秩投影，从而允许我们构建线性形式的置信区间并检验假说。

    Aug, 2019

  • 图上矩阵补全

    本文提出了一种基于社区检测和流形学习的矩阵完成模型，通过约束矩阵在图上的平滑性来隐含地强制行和列之间的相似性，得到了比标准模型更好的矩阵恢复效果。

    Aug, 2014

  • 带噪声的矩阵完成

    本研究论文介绍新兴的矩阵填充技术及其应用，其中最简单的情况是从一个数据样本中恢复一个数据矩阵。本文提出通过核范数极小化技术，按数据约束条件恢复矩阵，可在一定程度下证明矩阵填充的准确性，数值结果表明，核范数极小化技术可以在很少的观测样本中准确填充低秩矩阵的许多缺失条目。

    Mar, 2009

  • 反事实和合成控制的精确稳健的符合性推断方法

    介绍了针对政策评估的反事实和合成控制方法的新推断过程。将因果推理问题重新表述为反事实预测和结构性断裂检验问题，并开发置换推断过程以适应现代高维度估计器，能在弱和易验证的条件下有效地进行，并证明了对错误说明的稳健性。本方法可以与许多不同的方法结合使用，用于在没有政策干预的情况下预测反事实均值结果。我们的方法在模拟中表现出优秀的小样本性能，并进行数据应用，重新评估取消室内卖淫的后果。

    Dec, 2017

  • 因果插补用于反事实结构方程模型：连接图和潜在因子模型

    我们介绍了一种基于 SCM 的模型类，其中结果以反事实形式表达，操作以对工具变量进行干预表示，并且上下文是基于系统初始状态定义的。我们展示了在 PRISM 药物重用数据集上评估了几种矩阵填补方法，并且我们的方法优于所有其他考虑的矩阵填补方法。

    Feb, 2024