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Cross-Fitting 在非正则条件下的正态性与推断研究

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2026年10月5日,arXiv 统计学机器学习栏目发表研究《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。

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Oct 5, 2026
  1. arXiv · Statistics Machine Learning
    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。

Heat trend

Current heat 7·Comparable peak 10(Oct 5)·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct5Oct5Oct5Oct6

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.