論文の概要: Estimation of Local Average Treatment Effect by Data Combination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05175v1
• Date: Sat, 11 Sep 2021 03:51:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-18 18:03:27.312472
• Title: Estimation of Local Average Treatment Effect by Data Combination
• Title（参考訳）: データ組み合わせによる局所的平均治療効果の推定
• Authors: Kazuhiko Shinoda and Takahiro Hoshino
• Abstract要約: 治療課題の遵守が不完全である場合には、局所的平均治療効果(LATE)を推定することが重要である。 以前提案されたLATE推定法では、関連するすべての変数を1つのデータセットで共同で観測することが必要であった。 最小値の定式化を回避し,より簡易なモデル選択を可能とする重み付き最小二乗推定器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.655021726150368
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is important to estimate the local average treatment effect (LATE) when compliance with a treatment assignment is incomplete. The previously proposed methods for LATE estimation required all relevant variables to be jointly observed in a single dataset; however, it is sometimes difficult or even impossible to collect such data in many real-world problems for technical or privacy reasons. We consider a novel problem setting in which LATE, as a function of covariates, is nonparametrically identified from the combination of separately observed datasets. For estimation, we show that the direct least squares method, which was originally developed for estimating the average treatment effect under complete compliance, is applicable to our setting. However, model selection and hyperparameter tuning for the direct least squares estimator can be unstable in practice since it is defined as a solution to the minimax problem. We then propose a weighted least squares estimator that enables simpler model selection by avoiding the minimax objective formulation. Unlike the inverse probability weighted (IPW) estimator, the proposed estimator directly uses the pre-estimated weight without inversion, avoiding the problems caused by the IPW methods. We demonstrate the effectiveness of our method through experiments using synthetic and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 治療課題の遵守が不完全である場合には、局所的平均治療効果(LATE)を推定することが重要である。 従来提案されたLATE推定法では,すべての関連する変数を1つのデータセットで共同で観測することが求められていたが,技術的な理由やプライバシー上の理由から,現実の多くの問題においてそのようなデータを収集することは困難あるいは不可能であった。 共変量の関数である遅延が、別個の観測データセットの組み合わせから非パラメトリックに識別されるような、新しい問題設定を考える。 提案手法は, 従来, 完全コンプライアンス下での平均治療効果を推定するために開発された直接最小二乗法が適用可能であることを示す。 しかし、最小二乗推定器のモデル選択とハイパーパラメータチューニングは、ミニマックス問題の解として定義されるため、実際には不安定である。 次に,最小値の定式化を回避し,より単純なモデル選択を可能にする重み付き最小二乗推定器を提案する。 逆確率重み付き (IPW) 推定器と異なり, 提案した推定器は, インバージョンなしで直接推定した重みを算出し, IPW法による問題を回避する。 合成および実世界のデータセットを用いた実験により,本手法の有効性を示す。

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