arXiv：去偏机器学习单插补框架处理问卷条目无回答

arXiv 新论文提出去偏机器学习单插补框架，用于处理问卷调查中的条目无回答问题。该框架结合插补模型、抽样设计与随机缺失机制，以交叉拟合的 AIPW 估计量推断有限总体均值，并证明双重稳健性及渐近正态性；模拟显示交叉拟合可显著降低覆盖不足，但 nuisance 预测不准时可能增大均方误差。