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Medientyp: E-Book Titel: Omitted variable bias of Lasso-based inference methods : a finite sample analysis Beteiligte: Wüthrich, Kaspar [Verfasser:in]; Zhu, Ying [Verfasser:in] Körperschaft: University of California, San Diego, Department of Economics Erschienen: San Diego: Department of Economics, UC San Diego, [2022] [Ithaca, New York]: Cornell University, [2022] Erschienen in: Recent work / Department of Economics, UC San Diego Ausgabe: This version: September 14, 2021 Umfang: 1 Online-Ressource (circa 87 Seiten); Illustrationen Sprache: Englisch DOI: 10.48550/arXiv.1903.08704 Identifikator: Schlagwörter: Lasso ; post double Lasso ; debiased Lasso ; OLS ; omitted variablebias ; size distortions ; nite sample analysis ; Graue Literatur Entstehung: Anmerkungen: Auch erschienen in: The review of economics and statistics https://doi.org/10.1162/rest_a_01128 Zugangsstatus: Freier Zugang