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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06818v3
• Date: Thu, 30 Jan 2025 03:30:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:12:17.181798
• Title: Dynamic treatment effects: high-dimensional inference under model misspecification
• Title（参考訳）: 動的治療効果--モデル不特定条件下での高次元推論
• Authors: Yuqian Zhang, Weijie Ji, Jelena Bradic,
• Abstract要約: 本稿では,新しい「逐次モデル二重頑健性」推定器を提案する。 共起効果を考慮した新しいモーメントターゲット推定法を開発し,ルート$N$推論が可能であることを示す。 二重頑健なフレームワーク内でもモデル不特定性の下で頑健な推論を行うことができない既製の高次元法とは異なり、新たに開発された損失関数は、この制限に効果的に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.916614661563893
• License:
• Abstract: Estimating dynamic treatment effects is crucial across various disciplines, providing insights into the time-dependent causal impact of interventions. However, this estimation poses challenges due to time-varying confounding, leading to potentially biased estimates. Furthermore, accurately specifying the growing number of treatment assignments and outcome models with multiple exposures appears increasingly challenging to accomplish. Double robustness, which permits model misspecification, holds great value in addressing these challenges. This paper introduces a novel "sequential model doubly robust" estimator. We develop novel moment-targeting estimates to account for confounding effects and establish that root-$N$ inference can be achieved as long as at least one nuisance model is correctly specified at each exposure time, despite the presence of high-dimensional covariates. Although the nuisance estimates themselves do not achieve root-$N$ rates, the carefully designed loss functions in our framework ensure final root-$N$ inference for the causal parameter of interest. Unlike off-the-shelf high-dimensional methods, which fail to deliver robust inference under model misspecification even within the doubly robust framework, our newly developed loss functions address this limitation effectively.
• Abstract（参考訳）: 動的治療効果の推定は様々な分野において重要であり、介入の時間依存性因果的影響についての洞察を提供する。 しかし、この推定は時間的変化による欠点を生じさせ、潜在的に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確に特定することは、ますます困難になってきているように思われる。 モデルの誤特定を許容する二重ロバスト性は、これらの課題に対処する上で大きな価値を持っている。 本稿では,新しい「逐次モデル二重頑健性」推定器を提案する。 我々は,高次元共変量が存在するにもかかわらず,各露光時に少なくとも1つのニュアンスモデルが正しく特定される限り,ルート$N$推論が達成できることを示す。 ニュアンス推定自体がroot-N$レートを達成できないが、我々のフレームワークの慎重に設計された損失関数は、興味の因果パラメータに対するfinal root-N$推論を保証する。 二重頑健なフレームワーク内でもモデル不特定性の下で頑健な推論を行うことができない既製の高次元法とは異なり、新たに開発された損失関数は、この制限に効果的に対処する。

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