Fugu-MT 論文翻訳(概要): Synthetic Interventions

論文の概要: Synthetic Interventions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07691v4
Date: Wed, 29 Sep 2021 02:04:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-21 21:00:56.222751
Title: Synthetic Interventions
Title（参考訳）: 合成介入
Authors: Anish Agarwal, Devavrat Shah, Dennis Shen
Abstract要約: 私たちの目標は、すべてのユニットに対するすべての介入に関連する潜在的な結果を学ぶことです。我々は、これらの$NのD$因果的パラメータを推測するために、因果的枠組み、合成的介入(SI)を提案する。私たちの推定器は、介入がどのように割り当てられるかを決定する潜伏した共同設立者も許可します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.645559340809406
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Consider a setting where there are $N$ heterogeneous units (e.g., individuals, sub-populations) and $D$ interventions (e.g., socio-economic policies). Our goal is to learn the potential outcome associated with every intervention on every unit (i.e., $N \times D$ causal parameters). Towards this, we present a causal framework, synthetic interventions (SI), to infer these $N \times D$ causal parameters while only observing each of the $N$ units under at most two interventions, independent of $D$. This can be significant as the number of interventions, i.e, level of personalization, grows. Importantly, our estimator also allows for latent confounders that determine how interventions are assigned. Theoretically, under a novel tensor factor model across units, measurements, and interventions, we formally establish an identification result for each of these $N \times D$ causal parameters and establish finite-sample consistency and asymptotic normality of our estimator. The estimator is furnished with a data-driven test to verify its suitability. Empirically, we validate our framework through both experimental and observational case studies; namely, a large-scale A/B test performed on an e-commerce platform, and an evaluation of mobility restriction on morbidity outcomes due to COVID-19. We believe this has important implications for program evaluation and the design of data-efficient RCTs with heterogeneous units and multiple interventions.
Abstract（参考訳）: n$ の異種単位(例えば、個人、サブ人口)と $d$ の介入(例えば、社会経済政策)がある場合を考える。我々のゴールは、すべての単位への介入(すなわち、$N \times D$因果パラメータ)に関連する潜在的な結果を学ぶことである。そこで本論文では, 因果的枠組みである合成的介入(SI)を提案し, これらの$N \times D$因果的パラメータを推定すると同時に, 最低2回の介入でN$単位のそれぞれをD$とは独立に観察する。これは、介入の数、すなわちパーソナライゼーションのレベルが増加するにつれて重要になる。重要なことに、私たちの推定は、潜伏する共同創設者がどのように介入が割り当てられるかを決定するのにも役立ちます。理論的には、単位、測定、介入にまたがる新しいテンソル因子モデルの下で、これらの$N \times D$因果パラメータの識別結果を正式に確立し、我々の推定器の有限サンプル整合性と漸近正規性を確立する。 estimatorには、その適合性を検証するためのデータ駆動テストが備えられている。実験的なケーススタディ,すなわち,eコマースプラットフォーム上で実施した大規模a/bテスト,およびcovid-19による致死的成果に対するモビリティ制限の評価を通じて,我々の枠組みを検証する。これはプログラム評価や、異種単位と複数の介入を伴うデータ効率の良いrctの設計に重要な意味を持つと信じている。

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