Double/debiased machine learning for treatment and structural parameters
双重／去偏机器学习
用 Neyman 正交得分与交叉拟合处理高维辅助参数估计误差。
基础文献
收录说明
当前公开 842 篇基础文献，其中 71 篇逐篇选编，其余由引文线索扩充。收录计量方法、统计基础及相关应用／综述，按题录身份与计量相关性复核；存疑记录暂缓展示，继续核验。
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阅读路线按学习衔接组织，不表示论文排名；预备文献可以来自相邻方向。文献清单仍遵循当前方法和关键词筛选。
Determining the Number of Factors in Approximate Factor Models
大维因子模型的因子数
学习大维因子模型中信息准则与因子数选择。
笔记与分组
Inferential Theory for Factor Models of Large Dimensions
大维因子模型的推断
理解估计因子与载荷的误差，以及大维渐近理论。
笔记与分组
Regression Shrinkage and Selection Via the Lasso
Lasso 与变量选择
理解惩罚回归如何结合收缩和变量选择，为高维方法打基础。
笔记与分组
Inference on Treatment Effects after Selection among High-Dimensional Controls
高维控制下的处理效应推断
学习变量选择如何与处理效应推断衔接，以及双重选择的动机。
笔记与分组
Variable Selection via Nonconcave Penalized Likelihood and its Oracle Properties
按计量方法范围与引用门槛收录；阅读时请核对原文中的假设、适用范围和结论。
笔记与分组
Additive logistic regression: a statistical view of boosting (With discussion and a rejoinder by the authors)
按计量方法范围与引用门槛收录；阅读时请核对原文中的假设、适用范围和结论。
笔记与分组
THE LASSO METHOD FOR VARIABLE SELECTION IN THE COX MODEL
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笔记与分组
Forecasting with artificial neural networks:
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笔记与分组
Regression Shrinkage and Selection via The Lasso: A Retrospective
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笔记与分组
Estimation and Inference of Heterogeneous Treatment Effects using Random Forests
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笔记与分组
Smoothing reference centile curves: The lms method and penalized likelihood
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笔记与分组
Simultaneous analysis of Lasso and Dantzig selector
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笔记与分组
Bayesian Variable Selection in Linear Regression
按计量方法范围与引用门槛收录；阅读时请核对原文中的假设、适用范围和结论。
笔记与分组
Recurrent Neural Networks for Time Series Forecasting: Current status and future directions
按计量方法范围与引用门槛收录；阅读时请核对原文中的假设、适用范围和结论。
笔记与分组
Mixtures of g Priors for Bayesian Variable Selection
按计量方法范围与引用门槛收录；阅读时请核对原文中的假设、适用范围和结论。
笔记与分组
Variable Importance Assessment in Regression: Linear Regression versus Random Forest
按计量方法范围与引用门槛收录；阅读时请核对原文中的假设、适用范围和结论。
笔记与分组
Spike and slab variable selection: Frequentist and Bayesian strategies
按计量方法范围与引用门槛收录；阅读时请核对原文中的假设、适用范围和结论。
笔记与分组
Nonconcave penalized likelihood with a diverging number of parameters
按计量方法范围与引用门槛收录；阅读时请核对原文中的假设、适用范围和结论。
笔记与分组
Penalized Regressions: The Bridge versus the Lasso
按计量方法范围与引用门槛收录；阅读时请核对原文中的假设、适用范围和结论。
笔记与分组