論文の概要: Semi-supervised learning and the question of true versus estimated propensity scores

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06183v1
• Date: Mon, 14 Sep 2020 04:13:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 12:59:46.291949
• Title: Semi-supervised learning and the question of true versus estimated propensity scores
• Title（参考訳）: 半教師付き学習と真と推定正当性スコアの問題
• Authors: Andrew Herren, P. Richard Hahn
• Abstract要約: 本稿では, 既知の確率関数が治療効果を推定するのに有用である, という強い直感を再現する簡単な手順を提案する。 さらに、シミュレーション研究は、多くの状況において逆正当性重み推定器よりも直接回帰が好ましいことを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.456877715768796
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A straightforward application of semi-supervised machine learning to the problem of treatment effect estimation would be to consider data as "unlabeled" if treatment assignment and covariates are observed but outcomes are unobserved. According to this formulation, large unlabeled data sets could be used to estimate a high dimensional propensity function and causal inference using a much smaller labeled data set could proceed via weighted estimators using the learned propensity scores. In the limiting case of infinite unlabeled data, one may estimate the high dimensional propensity function exactly. However, longstanding advice in the causal inference community suggests that estimated propensity scores (from labeled data alone) are actually preferable to true propensity scores, implying that the unlabeled data is actually useless in this context. In this paper we examine this paradox and propose a simple procedure that reconciles the strong intuition that a known propensity functions should be useful for estimating treatment effects with the previous literature suggesting otherwise. Further, simulation studies suggest that direct regression may be preferable to inverse-propensity weight estimators in many circumstances.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き機械学習の治療効果推定問題への直接的な応用は、治療の割り当てと共変量が観察されるが結果が観察されない場合、データが「ラベルなし」であると考えることである。 この定式化によれば、大きなラベル付きデータセットを用いて高次元の確率関数を推定し、より小さなラベル付きデータセットを用いて因果推論を行うことで、学習された確率スコアを用いて重み付き推定を行うことができる。 無限ラベルのないデータの制限の場合、高次元の確率関数を正確に推定することができる。 しかし、因果推論コミュニティの長年のアドバイスは、(ラベル付きデータのみから)推定された正当性スコアは実際には真の正当性スコアよりも好まれており、この文脈ではラベルなしデータが実際には役に立たないことを示唆している。 本稿では, このパラドックスを考察し, 既知の確率関数が, 従来の文献による治療効果を推定するのに有用であるという強い直感を再現する簡単な手順を提案する。 さらにシミュレーション研究は, 多くの状況において, 直接回帰が逆プロペンシティ重み推定器よりも好ましいことを示唆する。

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