論文の概要: Dynamic covariate balancing: estimating treatment effects over time
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01280v1
- Date: Mon, 1 Mar 2021 19:53:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-03 23:57:09.575692
- Title: Dynamic covariate balancing: estimating treatment effects over time
- Title（参考訳）: 動的共変量バランス:経時的治療効果の推定
- Authors: Davide Viviano, Jelena Bradic
- Abstract要約: 治療履歴を推測する手法を提案する。
我々のアプローチは、(i)治療が時間とともに任意に伝播することを可能にする。
現状の競合相手に対する手法の利点をシミュレーションと経験的応用で示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.76146285961466
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper discusses the problem of estimation and inference on time-varying
treatments. We propose a method for inference on treatment histories, by
introducing a \textit{dynamic} covariate balancing method. Our approach allows
for (i) treatments to propagate arbitrarily over time; (ii) non-stationarity
and heterogeneity of treatment effects; (iii) high-dimensional covariates, and
(iv) unknown propensity score functions. We study the asymptotic properties of
the estimator, and we showcase the parametric convergence rate of the proposed
procedure. We illustrate in simulations and an empirical application the
advantage of the method over state-of-the-art competitors.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 経時的治療における推定と推論の問題について述べる。
そこで本稿では, 治療履歴の推測法として, \textit{dynamic} covariate balancing法を提案する。
本手法では, (i) 処理が時間とともに任意に伝播し, (ii) 処理効果の非定常性と不均一性, (iii) 高次元共変量, (iv) 未知の確率スコア関数が成立する。
推定器の漸近特性について検討し,提案手法のパラメトリック収束率を示す。
本稿では,現状の競合相手に対する手法の利点をシミュレーションと経験的応用で説明する。
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