预印本前沿

收录说明

收录范围: 保留计量方法研究、相关统计基础，以及实质涉及计量方法的应用、教程、比较和综述。书评、刊务及明确无关内容不公开；身份或相关性证据不足的记录保留待核，补充可靠材料后可重新判断。; 预印本来自 arXiv 计量经济学及相关统计、金融分类和主题检索。主题检索从 2021 年起回补；关注作者追溯更早年份，部分历史文献按已核验编号补录。收录不表示通过同行评审，仍可能遗漏。; 本库首次提交范围：2004-06-23 — 2026-10-14。
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ACE: Active Learning for Causal Inference with Expensive Experiments

Difan Song · Simon Mak · C. F. Jeff Wu首次提交 2023-06-13 · 修订 2023-06-13 · v1arXiv预印本

ACE：昂贵实验中因果推断的主动学习AI 解读

Experiments are the gold standard for causal inference. In many applications, experimental units can often be recruited or chosen sequentially, and the adaptive execution of such experiments may offer greatly improved inference of causal quantities over non-adaptive approaches, particularly when experiments are expensive. We thus propose a novel active learning method called ACE (Active learning for Causal inference with Expensive experiments), which leverages Gaussian…

微观 · 因果推断贝叶斯

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

AI 解读阅读原文 ↗BibTeX ↓