<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>DML on AIEconLab</title><link>https://www.aieconlab.com/tags/dml/</link><description>Recent content in DML on AIEconLab</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>ko-KR</language><lastBuildDate>Wed, 05 Aug 2026 09:00:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://www.aieconlab.com/tags/dml/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>잔차끼리의 회귀: 이중 머신러닝(DML)의 수학과 401(k) 재추정</title><link>https://www.aieconlab.com/post/analysis_dml_401k/</link><pubDate>Wed, 05 Aug 2026 09:00:00 +0900</pubDate><guid>https://www.aieconlab.com/post/analysis_dml_401k/</guid><description>DML의 작동 원리를 오차 항등식의 각 항을 직접 측정해 설명하고, 원 논문의 401(k) 사례를 같은 데이터로 재추정한다. 공변량을 조정하지 않았을 때 19,559달러인 평균 차이는 유연하게 조정하면 그 값의 약 40–51%로 낮아진다.</description></item></channel></rss>