预印本前沿

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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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Detecting and Mitigating Group Bias in Heterogeneous Treatment Effects

Joel Persson · Jurriën Bakker · Dennis Bohle · Stefan Feuerriegel · Florian von Wangenheim首次提交 2026-02-23 · 修订 2026-02-23 · v1arXiv预印本

异质性处理效应中的群体偏差检测与缓解AI 解读

Heterogeneous treatment effects (HTEs) are increasingly estimated using machine learning models that produce highly personalized predictions of treatment effects. In practice, however, predicted treatment effects are rarely interpreted, reported, or audited at the individual level but, instead, are often aggregated to broader subgroups, such as demographic segments, risk strata, or markets. We show that such aggregation can induce systematic bias of the group-level causal…

微观 · 因果推断分位数与分布机器学习与 DML

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-01

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