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Estimation des résultats contrefactuels spatiaux-temporels basée sur un transformateur
Created by
Haebom
Auteur
He Li, Haoang Chi, Mingyu Liu, Wanrong Huang, Liyang Xu, Wenjing Yang
Contour
Cet article propose un nouveau cadre d'estimation de résultats semi-empiriques avec des propriétés spatio-temporelles. Afin de surmonter les limites de performance et de généralisation des méthodes statistiques classiques existantes, nous proposons une méthode d'estimation de résultats semi-empiriques utilisant Transformer. Nous démontrons que l'estimateur proposé présente une cohérence et une normalité asymptotique sous des hypothèses faibles. Nous vérifions l'efficacité de la méthode proposée par des simulations et des expériences sur données réelles. Ces simulations montrent une meilleure capacité d'estimation que les méthodes existantes, et nous tirons des conclusions utiles sur l'effet causal des conflits sur la perte de forêts en Colombie grâce à des expériences sur données réelles. Le code source est disponible sur GitHub.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Nous présentons un nouveau cadre pour l'estimation de résultats semi-empiriques prenant en compte les propriétés spatio-temporelles à l'aide de Transformer.
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Il montre une capacité d’estimation supérieure par rapport aux méthodes existantes.
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Suggérant une applicabilité à l’analyse des effets causaux du conflit sur la perte de forêt en Colombie.
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Assurer la reproductibilité et l’accessibilité grâce à la divulgation du code source.
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Limitations:
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ÉTant donné que la cohérence et la régularité asymptotique de la méthode proposée sont prouvées sous des hypothèses faibles, son applicabilité et ses performances sur des données réelles peuvent dépendre de la validité des hypothèses.
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Des expériences supplémentaires sur des ensembles de données et des scénarios plus diversifiés sont nécessaires pour accroître la généralisabilité des résultats expérimentaux.
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En raison de la nature de boîte noire du transformateur, il peut y avoir des difficultés à interpréter les résultats de l’estimation.
