論文の概要: Causal Inference of General Treatment Effects using Neural Networks with A Diverging Number of Confounders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07055v7
• Date: Fri, 17 Nov 2023 10:10:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 21:36:08.363971
• Title: Causal Inference of General Treatment Effects using Neural Networks with A Diverging Number of Confounders
• Title（参考訳）: 共同創設者数を分散させたニューラルネットワークを用いた一般治療効果の因果的推論
• Authors: Xiaohong Chen, Ying Liu, Shujie Ma, Zheng Zhang
• Abstract要約: 非確立状態下では、共同設立者に対する調整は、非パラメトリックな共同設立者に対して結果や治療に関連する迷惑関数を見積もる必要がある。 本稿では,ニューラルネットワーク(ANN)を用いた一般的な治療効果の効率的な評価のための一般化された最適化手法について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.105996764226227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semiparametric efficient estimation of various multi-valued causal effects, including quantile treatment effects, is important in economic, biomedical, and other social sciences. Under the unconfoundedness condition, adjustment for confounders requires estimating the nuisance functions relating outcome or treatment to confounders nonparametrically. This paper considers a generalized optimization framework for efficient estimation of general treatment effects using artificial neural networks (ANNs) to approximate the unknown nuisance function of growing-dimensional confounders. We establish a new approximation error bound for the ANNs to the nuisance function belonging to a mixed smoothness class without a known sparsity structure. We show that the ANNs can alleviate the "curse of dimensionality" under this circumstance. We establish the root-$n$ consistency and asymptotic normality of the proposed general treatment effects estimators, and apply a weighted bootstrap procedure for conducting inference. The proposed methods are illustrated via simulation studies and a real data application.
• Abstract（参考訳）: 量的治療効果を含む様々な多値因果効果の半パラメトリックな効率的な推定は、経済、生物医学、その他の社会科学において重要である。 不確定性条件下では、共同設立者の調整には、非パラメトリックに共同設立者に対する結果または治療に関連する迷惑機能の推定が必要である。 本稿では,ニューラルネットワーク(ANN)を用いた一般的な治療効果の効率的な評価のための一般化された最適化手法について考察する。 本研究では, anns の混合平滑性クラスに属するニュアサンス関数に対する新しい近似誤差を,既知のスパルシリティ構造を伴わずに確立する。 この状況下で、ANNは「次元の曲線」を緩和できることを示す。 提案した一般処理効果推定器のルート$n$整合性と漸近正規性を確立し,重み付きブートストラップ法を適用して推論を行う。 提案手法はシミュレーション研究と実データ応用によって示される。

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