xtdml: 固定効果を持つ静的パネルデータモデルへの二重機械学習推定（R）

二重機械学習（DML）手法は、機械学習の予測力を統計推定に組み合わせて、関心のある構造パラメータについての推論を行います。本論文では、Clarke と Polselli (2025) により提案された、低次元の固定効果と高次元の交絡変数を持つ部分線形パネル回帰モデルのための DML 手法を実装する R パッケージ `xtdml` を紹介します。このパッケージは、(a) `mlr3` エコシステムからの機械学習アルゴリズムを使用して迷惑関数を学習する機能、(b) 第一次差分変換、グループ内変換、および相関ランダム効果の中から未観察の個人の異質性を扱う機能、(c) 学習性能を向上させるために共変量を最小・最大正規化と多項式展開で変換する機能を提供します。シミュレーションデータと実際の縦断データの両方を使用した `xtdml` の利用例を示します。