ترجمه فارسی مقاله به سوی یک نظریه یکپارچه برای ترکیب داده های نیمه پارامتریک با داده های سطح فردی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Towards a Unified Theory for Semiparametric Data Fusion with Individual-Level Data
عنوان مقاله به فارسی به سوی یک نظریه یکپارچه برای ترکیب داده های نیمه پارامتریک با داده های سطح فردی
نویسندگان Ellen Graham, Marco Carone, Andrea Rotnitzky
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 109
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Statistics Theory,Methodology,Machine Learning,نظریه آمار , روش شناسی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 16 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی ارائه شده 16 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

We address the goal of conducting inference about a smooth finite-dimensional parameter by utilizing individual-level data from various independent sources. Recent advancements have led to the development of a comprehensive theory capable of handling scenarios where different data sources align with, possibly distinct subsets of, conditional distributions of a single factorization of the joint target distribution. While this theory proves effective in many significant contexts, it falls short in certain common data fusion problems, such as two-sample instrumental variable analysis, settings that integrate data from epidemiological studies with diverse designs (e.g., prospective cohorts and retrospective case-control studies), and studies with variables prone to measurement error that are supplemented by validation studies. In this paper, we extend the aforementioned comprehensive theory to allow for the fusion of individual-level data from sources aligned with conditional distributions that do not correspond to a single factorization of the target distribution. Assuming conditional and marginal distribution alignments, we provide universal results that characterize the class of all influence functions of regular asymptotically linear estimators and the efficient influence function of any pathwise differentiable parameter, irrespective of the number of data sources, the specific parameter of interest, or the statistical model for the target distribution. This theory paves the way for machine-learning debiased, semiparametric efficient estimation.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

ما با استفاده از داده های سطح فردی از منابع مختلف مستقل ، به هدف انجام استنباط در مورد یک پارامتر محدود ابعاد محدود می پردازیم.پیشرفت های اخیر منجر به توسعه یک تئوری جامع شده است که قادر به دستیابی به سناریوهایی است که در آن منابع داده های مختلف با زیر مجموعه های احتمالاً مجزا ، توزیع مشروط یک عامل واحد از توزیع هدف مشترک هماهنگ هستند.در حالی که این تئوری در بسیاری از زمینه های مهم مؤثر است ، در برخی از مشکلات همجوشی داده های مشترک ، مانند تجزیه و تحلیل متغیر ابزاری دو نمونه ای ، تنظیماتی که داده ها را از مطالعات اپیدمیولوژیک با طرح های متنوع ادغام می کند (به عنوان مثال ، گروه های آینده نگر و مطالعات گذشته نگر کنترل موردی ، کوتاه است.) ، و مطالعات با متغیرهای مستعد خطای اندازه گیری که توسط مطالعات اعتبار سنجی تکمیل می شوند.در این مقاله ، ما تئوری جامع فوق الذکر را گسترش می دهیم تا ادغام داده های سطح فردی از منابع تراز شده با توزیع های مشروط که با یک عامل واحد توزیع هدف مطابقت ندارد ، امکان پذیر شود.با فرض ترازهای توزیع مشروط و حاشیه ای ، ما نتایج جهانی را ارائه می دهیم که کلاس کلیه توابع تأثیرگذاری برآوردگرهای بدون علامت خطی و عملکرد تأثیر کارآمد هر پارامتر متفاوت مسیر را مشخص می کند ، صرف نظر از تعداد منابع داده ، پارامتر خاص علاقه یا یامدل آماری برای توزیع هدف.این تئوری راه را برای برآورد کارآمد و کارآمد نیمه کارآیی ماشین آلات ، هموار می کند.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.