論文の概要: Adversarial Estimation of Riesz Representers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00009v3
• Date: Fri, 26 Apr 2024 15:42:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 18:47:13.507628
• Title: Adversarial Estimation of Riesz Representers
• Title（参考訳）: Riesz表現子の逆推定
• Authors: Victor Chernozhukov, Whitney Newey, Rahul Singh, Vasilis Syrgkanis,
• Abstract要約: 一般関数空間を用いてRiesz表現子を推定する逆フレームワークを提案する。 臨界半径(Critical radius)と呼ばれる抽象的な量で非漸近平均平方レートを証明し、ニューラルネットワーク、ランダムな森林、カーネルヒルベルト空間を主要なケースとして再現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.510036777607397
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many causal parameters are linear functionals of an underlying regression. The Riesz representer is a key component in the asymptotic variance of a semiparametrically estimated linear functional. We propose an adversarial framework to estimate the Riesz representer using general function spaces. We prove a nonasymptotic mean square rate in terms of an abstract quantity called the critical radius, then specialize it for neural networks, random forests, and reproducing kernel Hilbert spaces as leading cases. Our estimators are highly compatible with targeted and debiased machine learning with sample splitting; our guarantees directly verify general conditions for inference that allow mis-specification. We also use our guarantees to prove inference without sample splitting, based on stability or complexity. Our estimators achieve nominal coverage in highly nonlinear simulations where some previous methods break down. They shed new light on the heterogeneous effects of matching grants.
• Abstract（参考訳）: 多くの因果パラメータは、下層の回帰の線形汎関数である。 リース表現器は半パラメトリック推定線型汎函数の漸近分散における鍵成分である。 一般関数空間を用いてRiesz表現子を推定する逆フレームワークを提案する。 臨界半径(Critical radius)と呼ばれる抽象的な量で非漸近平均平方レートを証明し、ニューラルネットワーク、ランダムな森林、カーネルヒルベルト空間を主要なケースとして再現する。 我々の推定装置は、標本分割による機械学習と高度に互換性があり、誤特定を許容する推論の一般的な条件を直接検証する。 また、安定性や複雑さに基づいて、サンプル分割なしで推論を証明できるように保証しています。 我々の推定器は、いくつかの従来の手法が故障した非常に非線形なシミュレーションにおいて、名目上のカバレッジを達成する。 彼らは、一致した補助金の不均一な効果に新しい光を放った。

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