論文の概要: Dynamic treatment effects: high-dimensional inference under model misspecification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06818v2
• Date: Fri, 16 Jun 2023 01:13:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-19 18:44:56.998610
• Title: Dynamic treatment effects: high-dimensional inference under model misspecification
• Title（参考訳）: 動的治療効果:モデル不特定化下の高次元推論
• Authors: Yuqian Zhang, Weijie Ji and Jelena Bradic
• Abstract要約: 動的治療効果の推定は様々な分野において不可欠である。 本稿では,治療課題と結果モデルの両方に対して,新しいロバストな推定器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.688030627514532
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating dynamic treatment effects is essential across various disciplines, offering nuanced insights into the time-dependent causal impact of interventions. However, this estimation presents challenges due to the "curse of dimensionality" and time-varying confounding, which can lead to biased estimates. Additionally, correctly specifying the growing number of treatment assignments and outcome models with multiple exposures seems overly complex. Given these challenges, the concept of double robustness, where model misspecification is permitted, is extremely valuable, yet unachieved in practical applications. This paper introduces a new approach by proposing novel, robust estimators for both treatment assignments and outcome models. We present a "sequential model double robust" solution, demonstrating that double robustness over multiple time points can be achieved when each time exposure is doubly robust. This approach improves the robustness and reliability of dynamic treatment effects estimation, addressing a significant gap in this field.
• Abstract（参考訳）: 動的治療効果の推定は様々な分野において不可欠であり、介入の時間依存因果的影響に関する微妙な洞察を提供する。 しかし、この推定は「次元の帰結」と時間変化の共起による問題を示し、偏りが生じる可能性がある。 さらに、複数の露出を伴う治療課題や結果モデルの増加を正しく指定することは、非常に複雑に思える。 これらの課題を考えると、モデルの不特定が許される二重頑健性の概念は極めて貴重であるが、実際的な応用では達成されていない。 本稿では,治療課題と結果モデルの両方に対して,新しいロバストな推定器を提案する。 連続モデル二重ロバスト」ソリューションを提案し、露光時間が2倍のとき、複数の時間点上で二重ロバスト性が達成できることを実証する。 このアプローチは、動的処理効果推定の堅牢性と信頼性を改善し、この分野における大きなギャップに対処する。

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