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异构错误模型的学习：特征和稳健性

作者

上市的：
  • J.艾斯林·博伦

    （宾夕法尼亚大学）

  • 丹尼尔·豪泽

    （阿尔托大学和赫尔辛基GSE）

摘要

本文建立了一个总体框架来研究误解信息如何影响学习。我们的主要结果是一个简单的标准来描述基于错位的潜在形式的长期信念？阳离子。我们在社会学习的背景下提出了这种特征，然后强调了它如何应用于其他学习环境，包括个人学习。一个关键贡献是，我们的特征描述适用于具有模型异质性的环境，并为根深蒂固的分歧提供了条件。我们的表征可以用来确定代表性代理方法在面对异质性时是否有效，研究如何区分？偏差水平或对他人偏差的不了解会影响学习，并探索偏差的影响是否对参数speci敏感？阳离子或信息来源。这辆uni？edframework综合了从以前研究过的错位形式中获得的见解？并提供了新的见解？我们在党派偏见、过度反应、天真学习和k级推理的环境中演示了c应用程序。

建议引用

  • J.Aislinn Bohren和Daniel N.Hauser，2021年。"异构错误模型的学习：特征和稳健性,"PIER工作文件档案21-005，宾夕法尼亚大学经济系宾夕法尼亚经济研究所。
    • 手柄：RePEc:笔：纸张：21-005
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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