Predictive Consequences of Using Conditioning or Causal Variables
使用条件变量或因果变量的预测后果AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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使用条件变量或因果变量的预测后果
- 研究问题
- 当一个预测信息集在另一个信息集之外加入因果变量时，在一般预测误差成本函数下，预期预测成本会如何变化？
- 方法与思路
- 作者比较两个具有包含关系的信息集，其中较大信息集额外包含因果变量，并从一般预测误差成本函数出发分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称包含额外因果变量的信息集具有更低的预期预测成本，给出信息集选择与预测损失之间的理论联系。
- 阅读关注点
- 应核对因果变量的定义、预测规则如何确定、成本函数所需条件，以及较低成本是否需要信息具有实际增量价值。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；预测规则与严格改善条件未说明，不能推断有限样本中加入变量必然改善预测。
原文摘要
Forecasts based on two information sets, one of which includes the other plus additional causal variables are considered. Given a general cost function of forecast errors, it is shown that the expected cost is smaller for the information set that includes the causal variables.