論文の概要: Almost-Matching-Exactly for Treatment Effect Estimation under Network Interference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00964v1
• Date: Mon, 2 Mar 2020 15:21:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 06:01:27.278517
• Title: Almost-Matching-Exactly for Treatment Effect Estimation under Network Interference
• Title（参考訳）: ネットワーク干渉による処理効果推定のためのほぼ整合性
• Authors: M. Usaid Awan, Marco Morucci, Vittorio Orlandi, Sudeepa Roy, Cynthia Rudin, Alexander Volfovsky
• Abstract要約: 本研究では,観測ネットワーク上でユニットが接続されたランダム化実験から直接処理効果を回復するマッチング手法を提案する。 本手法は, 近傍グラフ内の一意部分グラフの個数にほぼ一致する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.23326654892963
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We propose a matching method that recovers direct treatment effects from randomized experiments where units are connected in an observed network, and units that share edges can potentially influence each others' outcomes. Traditional treatment effect estimators for randomized experiments are biased and error prone in this setting. Our method matches units almost exactly on counts of unique subgraphs within their neighborhood graphs. The matches that we construct are interpretable and high-quality. Our method can be extended easily to accommodate additional unit-level covariate information. We show empirically that our method performs better than other existing methodologies for this problem, while producing meaningful, interpretable results.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,観測ネットワーク上でユニットが接続されているランダム化実験から直接処理効果を回収し,エッジを共有するユニット同士の結果に影響を及ぼす可能性のあるマッチング手法を提案する。 ランダム化実験における従来の治療効果推定器は偏りがあり、この設定では誤りやすい。 本手法は, 近傍グラフ内の一意部分グラフの個数にほぼ一致する。 私たちが構築するマッチは解釈可能で高品質です。 本手法は,追加単位レベルの共変量情報に対応するために容易に拡張できる。 本研究では,本手法が既存の手法よりも有意義かつ解釈可能な結果が得られることを実証的に示す。

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