Key points are not available for this paper at this time.
축소 추정량에 기반한 다단계 모델이 일반 최소 제곱법으로 추정된 단일 단계 모델보다 상당한 개선을 나타낸다고 주장된다. 실질적으로, ML 모델은 맥락에 따라 시간과 공간에서 관계가 변화할 수 있도록 허용한다. 축소 추정량은 ML 모델에 의해 추정되는 계층적 데이터 세트에 포함된 정보를 매우 효율적으로 활용한다. 주택 가격 변동에 대한 여러 ML 모델이 고정 효과와 변동Allowed-to-vary 효과의 측면에서 명세된다. 사우스햄턴의 주택 가격 변동에 대한 이러한 ML 모델 중 일부의 실증적 예시가 제공된다.
Kelvyn Jones (화요일)은 이 질문을 연구하였다.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: