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具有隐藏混淆因素的因果估计的光谱表示
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种解决存在隐藏共变量的因果效应估计问题的方法，主要关注工具变量回归和代理因果学习。我们的方法使用条件期望算子的奇异值分解和鞍点优化问题，优于现有方法。
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关键要点
- 提出了一种解决隐藏共变量的因果效应估计问题的方法。
- 主要关注工具变量回归和代理因果学习的两个设置。
- 方法使用条件期望算子的奇异值分解和鞍点优化问题。
- 该方法在工具变量回归中是对Darolles等人2011年方法的神经网络推广。
- 鞍点表述可以避免双重抽样偏差，适用于现代函数逼近方法。
- 通过实验验证，展示了该方法在常见基准测试上优于现有方法。
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