論文の概要: Modelling hetegeneous treatment effects by quantitle local polynomial decision tree and forest

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.15320v1
• Date: Tue, 30 Nov 2021 12:02:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-01 15:49:53.311781
• Title: Modelling hetegeneous treatment effects by quantitle local polynomial decision tree and forest
• Title（参考訳）: 量的局所多項式決定木と森林による不均質処理効果のモデル化
• Authors: Lai Xinglin
• Abstract要約: 本稿では,2001年のブレイマンの無作為林木(RFT)とWagerらの因果樹に基づいて,非パラメトリック問題のパラメータ化を行う。 我々は,定式規則による定量分類と局所標本の古典的推定を組み合わせた決定木を提案し,この決定木をQLPRT(quantile local linear causal tree)とQLPRF( Forest)と呼ぶ。
• 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: To further develop the statistical inference problem for heterogeneous treatment effects, this paper builds on Breiman's (2001) random forest tree (RFT)and Wager et al.'s (2018) causal tree to parameterize the nonparametric problem using the excellent statistical properties of classical OLS and the division of local linear intervals based on covariate quantile points, while preserving the random forest trees with the advantages of constructible confidence intervals and asymptotic normality properties [Athey and Imbens (2016),Efron (2014),Wager et al.(2014)\citep{wager2014asymptotic}], we propose a decision tree using quantile classification according to fixed rules combined with polynomial estimation of local samples, which we call the quantile local linear causal tree (QLPRT) and forest (QLPRF).
• Abstract（参考訳）: To further develop the statistical inference problem for heterogeneous treatment effects, this paper builds on Breiman's (2001) random forest tree (RFT)and Wager et al.'s (2018) causal tree to parameterize the nonparametric problem using the excellent statistical properties of classical OLS and the division of local linear intervals based on covariate quantile points, while preserving the random forest trees with the advantages of constructible confidence intervals and asymptotic normality properties [Athey and Imbens (2016),Efron (2014),Wager et al. (2014)\citep{wager2014asymptotic}],我々は,局所サンプルの多項式推定と組み合わせた固定規則に基づく分位数分類を用いた決定木を提案し,これを分位数局所線形因果木 (qlprt) とフォレスト (qlprf) と呼ぶ。

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