論文の概要: Localized Debiased Machine Learning: Efficient Inference on Quantile
Treatment Effects and Beyond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.12945v5
- Date: Wed, 17 Aug 2022 14:03:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-17 02:24:57.961607
- Title: Localized Debiased Machine Learning: Efficient Inference on Quantile
Treatment Effects and Beyond
- Title（参考訳）: 局所的偏心型機械学習:質的治療効果の効率的な推論とその先
- Authors: Nathan Kallus, Xiaojie Mao, Masatoshi Uehara
- Abstract要約: 因果推論における(局所)量子化処理効果((L)QTE)の効率的な推定式を検討する。
Debiased Machine Learning (DML)は、高次元のニュアンスを推定するデータ分割手法である。
本稿では、この負担のかかるステップを避けるために、局所的脱バイアス機械学習(LDML)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.83813153444115
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider estimating a low-dimensional parameter in an estimating equation
involving high-dimensional nuisances that depend on the parameter. A central
example is the efficient estimating equation for the (local) quantile treatment
effect ((L)QTE) in causal inference, which involves as a nuisance the
covariate-conditional cumulative distribution function evaluated at the
quantile to be estimated. Debiased machine learning (DML) is a data-splitting
approach to estimating high-dimensional nuisances using flexible machine
learning methods, but applying it to problems with parameter-dependent
nuisances is impractical. For (L)QTE, DML requires we learn the whole
covariate-conditional cumulative distribution function. We instead propose
localized debiased machine learning (LDML), which avoids this burdensome step
and needs only estimate nuisances at a single initial rough guess for the
parameter. For (L)QTE, LDML involves learning just two regression functions, a
standard task for machine learning methods. We prove that under lax rate
conditions our estimator has the same favorable asymptotic behavior as the
infeasible estimator that uses the unknown true nuisances. Thus, LDML notably
enables practically-feasible and theoretically-grounded efficient estimation of
important quantities in causal inference such as (L)QTEs when we must control
for many covariates and/or flexible relationships, as we demonstrate in
empirical studies.
- Abstract（参考訳）: パラメータに依存する高次元ニュアサンスを含む推定式における低次元パラメータの推定について検討する。
中心的な例として、因果推論における(局所)量子化処理効果((L)QTE)の効率的な推定方程式があり、これは推定される量子化で評価される共変量-条件累積分布関数のニュアンスを含む。
Debiased Machine Learning (DML) は、フレキシブルな機械学習手法を用いて高次元ニュアンセを推定するデータ分割手法であるが、パラメータ依存ニュアンセの問題に適用することは現実的ではない。
L)QTEの場合、DMLは共変条件の累積分布関数全体を学ぶ必要がある。
代わりに、この負担のかかるステップを回避し、パラメータの1つの初期大まかな推測でのみニュアンセを推定するローカルデバイアスド機械学習(LDML)を提案する。
L)QTEでは、LDMLは2つの回帰関数のみを学習する。
ラクスレート条件下では,我々の推定器は未知の真のニュアンスを用いた非実用的推定器と同様の漸近的振舞いを示す。
このように、LDMLは、実証的な研究で示すように、多くの共変量および/または柔軟な関係を制御しなければならない場合、(L)QTEsのような因果推論における重要な量の実用的かつ理論的に効率的な推定を可能にする。
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