論文の概要: Fisher-Schultz Lecture: Generic Machine Learning Inference on Heterogenous Treatment Effects in Randomized Experiments, with an Application to Immunization in India

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1712.04802v8
• Date: Mon, 23 Oct 2023 20:38:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 04:08:10.357460
• Title: Fisher-Schultz Lecture: Generic Machine Learning Inference on Heterogenous Treatment Effects in Randomized Experiments, with an Application to Immunization in India
• Title（参考訳）: Fisher-Schultz講演:ランダム化実験における異種治療効果に関するジェネリック機械学習推論とインドにおける免疫への応用
• Authors: Victor Chernozhukov, Mert Demirer, Esther Duflo, and Iv\'an Fern\'andez-Val
• Abstract要約: ランダム化実験における異種効果の重要な特徴を推定し,推定する手法を提案する。 主な特徴は、機械学習プロキシを使用した効果の最良の線形予測器、インパクトグループによってソートされた平均効果、および最も最も最も影響の少ないユニットの平均特性である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3449509626538543
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose strategies to estimate and make inference on key features of heterogeneous effects in randomized experiments. These key features include best linear predictors of the effects using machine learning proxies, average effects sorted by impact groups, and average characteristics of most and least impacted units. The approach is valid in high dimensional settings, where the effects are proxied (but not necessarily consistently estimated) by predictive and causal machine learning methods. We post-process these proxies into estimates of the key features. Our approach is generic, it can be used in conjunction with penalized methods, neural networks, random forests, boosted trees, and ensemble methods, both predictive and causal. Estimation and inference are based on repeated data splitting to avoid overfitting and achieve validity. We use quantile aggregation of the results across many potential splits, in particular taking medians of p-values and medians and other quantiles of confidence intervals. We show that quantile aggregation lowers estimation risks over a single split procedure, and establish its principal inferential properties. Finally, our analysis reveals ways to build provably better machine learning proxies through causal learning: we can use the objective functions that we develop to construct the best linear predictors of the effects, to obtain better machine learning proxies in the initial step. We illustrate the use of both inferential tools and causal learners with a randomized field experiment that evaluates a combination of nudges to stimulate demand for immunization in India.
• Abstract（参考訳）: ランダム化実験における異種効果の重要な特徴を推定し,推定する手法を提案する。 これらの重要な特徴には、機械学習プロキシを使用した効果の最良の線形予測子、インパクトグループによってソートされた平均効果、最も影響の少ないユニットの平均特性が含まれる。 このアプローチは高次元の設定で有効であり、その効果は予測的および因果的機械学習手法によってプロキシされる(必ずしも常に推定されない)。 私たちはこれらのプロキシを主要な特徴の見積に後処理します。 私たちのアプローチは汎用的で、ペナルティ化された方法、ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト、ブーストツリー、アンサンブルメソッドと組み合わせて、予測と因果の両方で使用できます。 推定と推測は、過度な適合を避け、有効性を達成するために繰り返しデータ分割に基づいている。 特に、p値の中央値と中央値の中央値と、信頼区間のその他の定量値を取る。 分位集約は,単一の分割手続きに対する推定リスクを低減し,その主推論特性を確立する。 最後に、分析により、因果学習による機械学習プロキシの構築方法が明らかになった。 効果の最良の線形予測器を構築するために開発した客観的関数を使用して、最初のステップでより良い機械学習プロキシを得ることができる。 本研究では,インドにおける予防接種需要を刺激するナッジの組み合わせを評価するランダムフィールド実験において,推論ツールと因果学習者の両方の使用について述べる。

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