論文の概要: The Local Approach to Causal Inference under Network Interference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03810v4
• Date: Wed, 28 Jun 2023 19:39:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 19:50:23.322279
• Title: The Local Approach to Causal Inference under Network Interference
• Title（参考訳）: ネットワーク干渉による因果推論の局所的アプローチ
• Authors: Eric Auerbach and Max Tabord-Meehan
• Abstract要約: エージェントが社会的・経済的ネットワークにどのようにリンクされているかに依存する場合の因果推論のための新しい非パラメトリックモデリングフレームワークを提案する。 提案手法は, エージェントがネットワーク上でどのようにリンクされているかを, 経路距離によって測定された他のエージェントと接続の設定を用いて特徴付ける。 ポリシーや治療課題の影響は、同様に構成されたエージェントにまたがって結果データをプールすることで学習される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new nonparametric modeling framework for causal inference when outcomes depend on how agents are linked in a social or economic network. Such network interference describes a large literature on treatment spillovers, social interactions, social learning, information diffusion, disease and financial contagion, social capital formation, and more. Our approach works by first characterizing how an agent is linked in the network using the configuration of other agents and connections nearby as measured by path distance. The impact of a policy or treatment assignment is then learned by pooling outcome data across similarly configured agents. We demonstrate the approach by proposing an asymptotically valid test for the hypothesis of policy irrelevance/no treatment effects and bounding the mean-squared error of a k-nearest-neighbor estimator for the average or distributional policy effect/treatment response.
• Abstract（参考訳）: エージェントが社会的・経済的ネットワークにどのようにリンクされているかに依存する場合の因果推論のための新しい非パラメトリックモデリングフレームワークを提案する。 このようなネットワーク干渉は、治療の流出、社会的相互作用、社会学習、情報拡散、病気と金融の伝染、社会資本の形成などに関する大きな文献を記述している。 提案手法では, エージェントがネットワーク内でどのようにリンクされているかを, 経路距離で測定した他のエージェントと近傍の接続の設定を用いて特徴付ける。 ポリシーや治療課題の影響は、同様に構成されたエージェント間で結果データをプールすることで学習される。 本研究は,k-nearest-neighbor推定器の平均的又は分布的政策効果/治療反応に対する平均二乗誤差を限定し,政策無関係/無治療仮説に対する漸近的に有効なテストを提案する。

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