Categorical Control in Regression
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分类依据与纠错
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反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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回归中的类别控制
- 研究问题
- 在正态线性回归中，给定外生变量的取值，如何选择可控解释变量的范围，使响应落入预先指定的目标区间？
- 方法与思路
- 作者将控制选择表述为确定调节区间或区间并集，并要求区间内各控制取值共同满足预设概率与置信要求。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确了以目标区间和双重概率要求定义的回归控制问题，将可控变量的选择转化为调节区间的确定。
- 阅读关注点
- 应核对概率要求与置信水平的区别、对全部控制取值的同时保证如何定义，以及调节区间的构造与可行性。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要。摘要未提供区间算法或存在条件；控制变量的设定也不足以确立因果解释，不能推断刊本变化。
原文摘要
We assume a normal linear regression model. Among k independent variables, only x k are controllable, and the others are exogenous. The categorical control problem is: given the values of the exogenous variables, how should we control x k so that y lies within a preassigned target interval (c 1, c 2)? The answer is to determine an interval (or union of intervals) on the x k -axis, the “regulation interval.” We require that the probability that the dependent variable falls within the target interval simultaneously for all x k in the regulation interval to be at least P with confidence 1 − α, where P and α are preassigned constants.