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Optimal Nuisance Function Tuning for Estimating a Doubly Robust Functional under Proportional Asymptotics

Sean McGrath · Debarghya Mukherjee · Rajarshi Mukherjee · Zixiao Jolene Wang首次提交 2025-09-29 · 修订 2025-10-24 · v2arXiv预印本

比例渐近下双重稳健泛函估计的最优干扰函数调参AI 解读

In this paper, we explore the asymptotically optimal tuning parameter choice in ridge regression for estimating nuisance functions of a statistical functional that has recently gained prominence in conditional independence testing and causal inference. Given a sample of size $n$ , we study estimators of the Expected Conditional Covariance (ECC) between variables $Y$ and $A$ given a high-dimensional covariate $X \in \mathbb{R}^p$ . Under linear regression models for $Y$ and $A$ …In this paper, we explore the asymptotically optimal tuning parameter choice in ridge regression for estimating nuisance functions of a statistical functional that has recently gained prominence in conditional independence testing and causal inference. Given a sample of size $n$, we study estimators of the Expected Conditional Covariance (ECC) between variables $Y$ and $A$ given a high-dimensional covariate $X \in \mathbb{R}^p$. Under linear regression models for $Y$ and $A$…

微观 · 因果推断正则化与变量选择

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