論文の概要: Doubly robust confidence sequences for sequential causal inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06476v1
- Date: Thu, 11 Mar 2021 05:45:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-12 14:35:59.228177
- Title: Doubly robust confidence sequences for sequential causal inference
- Title（参考訳）: 連続因果推論のための二重堅牢な信頼配列
- Authors: Ian Waudby-Smith, David Arbour, Ritwik Sinha, Edward H. Kennedy, and
Aaditya Ramdas
- Abstract要約: 目標パラメータ $psi$ の信頼シーケンスは、信頼区間 $(c_t)_t=1infty$ の列であり、これらの区間の各々が同時に $psi$ を高い確率でキャプチャする。
これらのCSは、サンプルサイズを事前に固定する必要がある古典的な固定時間信頼間隔とは異なり、任意の停止時間で$psi$の有効な統計推論を提供します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.87178619543025
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper derives time-uniform confidence sequences (CS) for causal effects
in experimental and observational settings. A confidence sequence for a target
parameter $\psi$ is a sequence of confidence intervals $(C_t)_{t=1}^\infty$
such that every one of these intervals simultaneously captures $\psi$ with high
probability. Such CSs provide valid statistical inference for $\psi$ at
arbitrary stopping times, unlike classical fixed-time confidence intervals
which require the sample size to be fixed in advance. Existing methods for
constructing CSs focus on the nonasymptotic regime where certain assumptions
(such as known bounds on the random variables) are imposed, while doubly-robust
estimators of causal effects rely on (asymptotic) semiparametric theory. We use
sequential versions of central limit theorem arguments to construct
large-sample CSs for causal estimands, with a particular focus on the average
treatment effect (ATE) under nonparametric conditions. These CSs allow analysts
to update statistical inferences about the ATE in lieu of new data, and
experiments can be continuously monitored, stopped, or continued for any
data-dependent reason, all while controlling the type-I error rate. Finally, we
describe how these CSs readily extend to other causal estimands and estimators,
providing a new framework for sequential causal inference in a wide array of
problems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,実験および観測環境における因果的影響に対する時間一様信頼シーケンス(CS)を導出する。
目標パラメータ $\psi$ に対する信頼シーケンスは、信頼区間 $(C_t)_{t=1}^\infty$ の列であり、これらの区間の全てが高い確率で $\psi$ を同時に取得する。
このようなCSは、サンプルサイズを事前に固定する必要がある古典的な固定時間信頼間隔とは異なり、任意の停止時間で$\psi$の有効な統計推論を提供します。
CSを構成する既存の方法は、ある仮定(確率変数の既知の境界など)が課される漸近的体制に焦点をあてるが、因果効果の2倍のローバスト推定子は(漸近的な)半パラメトリック理論に依存する。
非パラメトリック条件下での平均処理効果(ATE)に特に焦点をあてて、中央極限定理論の逐次バージョンを用いて因果推定のための大サンプルCSを構築する。
これらのcssにより、アナリストは新しいデータの代わりにateに関する統計的推論を更新でき、実験はデータに依存しない理由で継続的に監視、停止、または継続することができる。
最後に、これらのCSを他の因果推定器や推定器に容易に拡張し、様々な問題における逐次因果推定のための新しい枠組みを提供する。
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