是的，本文提出的理論框架可以應用於其他機器學習問題中的分佈外泛化分析。具體來說，以下幾個方面可以借鑒本文的理論框架：
多樣本學習：在多樣本學習中，模型需要在不同的樣本分佈上進行訓練和測試。本文的理論框架提供了如何在不同分佈之間進行泛化的理論支持，這對於多樣本學習的應用非常重要。
強化學習：在強化學習中，代理需要在不斷變化的環境中進行學習。本文的理論框架可以幫助理解在不同環境分佈下，代理的學習效果和泛化能力，從而提高其在新環境中的表現。
遷移學習：在遷移學習中，模型需要將在一個領域學到的知識應用到另一個領域。本文的理論框架可以幫助分析在不同領域之間的泛化能力，並提供指導以提高遷移學習的效果。
異構數據源：在處理來自不同數據源的數據時，模型需要能夠適應這些數據的多樣性。本文的理論框架可以幫助分析模型在異構數據源上的泛化能力，並提供改進的策略。
因此，本文的理論框架不僅限於選擇性估計，還可以廣泛應用於其他機器學習問題中的分佈外泛化分析。