Zusammenfassung
In diesem Abschnitt wird anhand eines einfachen Phasenschemas überprüft und dargestellt, an welchen Stellen maschinelles Lernen anders funktioniert als die Ökonometrie. Die wesentlichen Unterschiede beziehen sich auf die Ziele bzw. den Einsatz der Techniken, die zugrunde liegenden Daten sowie den Modellierungsprozess.
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Notes
- 1.
Vgl. Efron und Hastie (2016).
- 2.
Vgl. Lopez-Prado (2019).
- 3.
Vgl. Imbens (2022).
- 4.
Vgl. Mullainathan und Spiess (2017).
- 5.
Vgl. Hüllermeier und Waegerman (2021).
- 6.
Vgl. Carmichael und Marron (2018).
- 7.
Vgl. Carmichael und Marron (2018).
- 8.
Vgl. Stice-Lawrence (2022).
- 9.
Umfassende BD-Statistiken finden sich unter: https://techjury.net/blog/big-data-statistics/#gref.
- 10.
Vgl. Bzdok et al. (2018).
- 11.
Vgl. Kapoor und Narayanan (2022).
- 12.
Vgl. Lopez-Prado (2019).
- 13.
Vgl. Lopez-Prado (2019).
- 14.
Vgl. Lopez-Prado (2019).
- 15.
Vgl. Lopez-Prado (2019).
- 16.
Vgl. Carmichael und Marron (2018).
- 17.
Vgl. Lopez-Prado (2019).
- 18.
Vgl. Lopez-Prado (2019).
- 19.
Vgl. Lopez-Prado (2019).
- 20.
Vgl. Lopez-Prado (2019).
- 21.
Vgl. Lopez-Prado (2019).
- 22.
Vgl. Bzdok et al. (2017) sowie Hoang und Wiegratz (2022).
- 23.
Vgl. Lopez-Prado (2019).
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Andrae, S. (2023). Phasenschema. In: Ökonometrie und maschinelles Lernen. essentials. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-41362-0_3
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