Cross-Fitting 在非正则条件下的正态性与基于局部性的推断

作者提出新的 locality 条件，证明一大类 cross-fitting 估计量在非正则（nonregularity）情形下仍满足中心极限定理，但渐近方差需对 cross-fold 相关性作调整。研究给出估计该相关性的方法并构造新的置信区间，使其获得渐近名义覆盖率。随机森林与神经网络的仿真研究表明，这些置信区间可达到近似名义覆盖率。