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利用罗合分割法鲁棒地估计因子数据的异质性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了数据生成过程中的机制和分析师选择对Rashomon比率的影响。结果显示，嘈杂的数据集导致较大的Rashomon比率，同时模式多样性度量随标签噪声增加而增加。简单模型在复杂且有噪声的数据集上表现良好。
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关键要点
- 本研究探讨了数据生成过程中的机制和分析师选择对Rashomon比率的影响。
- 嘈杂的数据集导致较大的Rashomon比率。
- 模式多样性度量随着标签噪声的增加而增加。
- 简单模型在复杂且有噪声的数据集上表现良好。
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