論文の概要: Generalized Kernel Ridge Regression for Causal Inference with Missing-at-Random Sample Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05277v1
• Date: Tue, 9 Nov 2021 17:10:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-10 17:12:20.881510
• Title: Generalized Kernel Ridge Regression for Causal Inference with Missing-at-Random Sample Selection
• Title（参考訳）: 異常標本選択による因果推論のための一般的なカーネルリッジ回帰
• Authors: Rahul Singh
• Abstract要約: 非パラメトリック線量応答曲線と半パラメトリック処理効果に対するカーネルリッジ回帰推定器を提案する。 離散処理の場合,ルートnの整合性,ガウス近似,半パラメトリック効率を証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.398662563413433
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: I propose kernel ridge regression estimators for nonparametric dose response curves and semiparametric treatment effects in the setting where an analyst has access to a selected sample rather than a random sample; only for select observations, the outcome is observed. I assume selection is as good as random conditional on treatment and a sufficiently rich set of observed covariates, where the covariates are allowed to cause treatment or be caused by treatment -- an extension of missingness-at-random (MAR). I propose estimators of means, increments, and distributions of counterfactual outcomes with closed form solutions in terms of kernel matrix operations, allowing treatment and covariates to be discrete or continuous, and low, high, or infinite dimensional. For the continuous treatment case, I prove uniform consistency with finite sample rates. For the discrete treatment case, I prove root-n consistency, Gaussian approximation, and semiparametric efficiency.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,非パラメトリック線量応答曲線と半パラメトリック処理効果に対するカーネルリッジ回帰推定器を提案する。 私は、選択は治療におけるランダムな条件と十分に豊富な観察された共変量体と同程度に良く、そこでは共変量体が治療を許容されるか、治療によって引き起こされる。 本稿では, カーネル行列演算による閉形式解の手法, インクリメント, 分布の推定を行い, 処理と共変体を離散的, 連続的, 低, 高, 無限次元にすることができることを示した。 連続治療の場合、有限サンプルレートで均一な一貫性が証明される。 離散処理の場合,ルートnの整合性,ガウス近似,半パラメトリック効率を証明した。

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