Notice bibliographique
Résumé
Chapter 2, co-authored with Vadim Marmer and Kyungchul Song, considers a general form of network dependence, where dependence between two sets of random variables becomes weaker as their network distance increases. We show that such network dependence cannot be viewed as a random field on a lattice in a Euclidean space with a fixed dimension when the maximum clique increases in size as the network grows. This work applies Doukhan and Louhichi (1999)’s notion of weak dependence to networks by measuring the strength of dependence using the covariance between nonlinearly transformed random variables. While this approach covers examples such as strong mixing random fields on graphs and conditional dependency graphs, it is most useful when dependence arises through a functional-causal system of equations. The main results of this chapter include a law of large numbers and a central limit theorem for network dependent processes. Chapter 3 focuses on the bootstrap for network dependent processes studied in Chapter 2. Such processes are distinct from other forms of random fields that are commonly used in the statistics and econometrics literature so that the existing bootstrap methods cannot be applied directly. I propose a block-based method and a modification of the dependent wild bootstrap for constructing confidence sets for the mean of a network dependent process. In addition, I establish the consistency of these methods for the smooth function model and provide the bootstrap alternatives to the network heteroskedasticity-autocorrelation consistent variance estimator obtained in Chapter 2. Finally, Chapter 4, co-authored with Kyungchul Song, presents a large Bayesian game with multiple information groups and develops a bootstrap inference method that does not require a common prior assumption and allows each player to form beliefs differently from other players. By drawing on the intuition of Kalai (2004), this work introduces the notion of a hindsight regret, which measures a player’s ex post value of other players’ type information, and obtains its belief-free bound. Using this bound, we derive testable implications and propose a bootstrap inference procedure for the structural parameters of the game.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».