使用L0正则化的鲁棒理想点估计
Research Paper#Political Science, Machine Learning, Ideal Point Estimation🔬 Research|分析: 2026年1月3日 08:51•
发布: 2025年12月31日 05:29
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•ArXiv分析
本文解决了政治学中的一个关键问题：抗议投票导致的理想点估计失真。它提出了一种使用L0正则化的新方法来减轻这种偏差，提供了一种比现有方法更快、更准确的替代方案，尤其是在存在策略性投票的情况下。应用于美国众议院的案例展示了该方法的实际影响，通过正确识别参与抗议投票的立法者的意识形态立场，这是一个重要的贡献。