Fugu-MT 論文翻訳(概要): Nested Nonparametric Instrumental Variable Regression: Long Term, Mediated, and Time Varying Treatment Effects

論文の概要: Nested Nonparametric Instrumental Variable Regression: Long Term, Mediated, and Time Varying Treatment Effects

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14249v3
Date: Mon, 11 Mar 2024 02:12:52 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-03-13 18:06:44.463378
Title: Nested Nonparametric Instrumental Variable Regression: Long Term, Mediated, and Time Varying Treatment Effects
Title（参考訳）: ネスト型非パラメトリックインストゥルメンタル・レグレッション : 長期的・媒介的・時間的変化による治療効果
Authors: Isaac Meza and Rahul Singh
Abstract要約: ネストした非パラメトリックインスツルメンタル変数回帰(ネステッドNPIV)の逆推定器の解析本研究は,I,I,I,I,I,I,I,I,I,I,I,I,I,I,I,I,I,I,I,3,33,3,33,3,3,33,<
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7152798636894193
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Several causal parameters in short panel data models are scalar summaries of a function called a nested nonparametric instrumental variable regression (nested NPIV). Examples include long term, mediated, and time varying treatment effects identified using proxy variables. However, it appears that no prior estimators or guarantees for nested NPIV exist, preventing flexible estimation and inference for these causal parameters. A major challenge is compounding ill posedness due to the nested inverse problems. We analyze adversarial estimators of nested NPIV, and provide sufficient conditions for efficient inference on the causal parameter. Our nonasymptotic analysis has three salient features: (i) introducing techniques that limit how ill posedness compounds; (ii) accommodating neural networks, random forests, and reproducing kernel Hilbert spaces; and (iii) extending to causal functions, e.g. long term heterogeneous treatment effects. We measure long term heterogeneous treatment effects of Project STAR and mediated proximal treatment effects of the Job Corps.
Abstract（参考訳）: ショートパネルデータモデルにおけるいくつかの因果パラメータは、ネスト非パラメトリックインストゥルメンタル変数回帰(nested npiv)と呼ばれる関数のスカラー和である。例えば、長期的、仲介的、およびプロキシ変数を用いて識別される時間の異なる処理効果がある。しかしながら、ネストされたNPIVの事前推定や保証は存在せず、これらの因果パラメータの柔軟な推定と推測を妨げている。主な課題は、ネストした逆問題による不正なポーズを複合することである。ネストしたnpivの逆推定器を分析し,因果パラメータの効率的な推論に十分な条件を提供する。 nonasymptotic analysisには3つの特徴があります。 (i) ポーズ性化合物の悪影響を制限する技術の導入 (ii)ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト、カーネルヒルベルト空間の再生 (iii)因果機能、例えば長期の不均一な治療効果にまで拡張する。プロジェクトSTARの長期的不均一な治療効果と,作業部署の介在的近位治療効果を測定した。

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