論文の概要: On the Distinction Between "Conditional Average Treatment Effects" (CATE) and "Individual Treatment Effects" (ITE) Under Ignorability Assumptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04939v1
• Date: Tue, 10 Aug 2021 21:52:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-12 13:36:29.819329
• Title: On the Distinction Between "Conditional Average Treatment Effects" (CATE) and "Individual Treatment Effects" (ITE) Under Ignorability Assumptions
• Title（参考訳）: 環境平均治療効果」(cate)と「個人的治療効果」(ite)の区別について
• Authors: Brian G. Vegetabile
• Abstract要約: 無知性の仮定の下では、そのような効果について必ずしも「個人的」なことは何もない。 両者の融合は、パーソナライズされた個人化された効果推定の進歩を妨げる可能性がある。
• 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: Recent years have seen a swell in methods that focus on estimating "individual treatment effects". These methods are often focused on the estimation of heterogeneous treatment effects under ignorability assumptions. This paper hopes to draw attention to the fact that there is nothing necessarily "individual" about such effects under ignorability assumptions and isolating individual effects may require additional assumptions. Such individual effects, more often than not, are more precisely described as "conditional average treatment effects" and confusion between the two has the potential to hinder advances in personalized and individualized effect estimation.
• Abstract（参考訳）: 近年,「個人的治療効果」の推定に焦点をあてる手法が急増している。 これらの方法は、しばしば無知な仮定の下での不均一な処理効果の推定に焦点が当てられる。 本稿は,無知な仮定の下では必ずしも「個人的」な効果は存在せず,個々の効果を孤立させるには追加的な仮定が必要であるという事実に注目することを目的とする。 このような個々の効果は、多くの場合、より正確には「条件平均治療効果」と説明され、両者の混同はパーソナライズされた個人化された効果推定の進歩を妨げる可能性がある。

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