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: 処理完了
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。

関連論文リスト

Nonparametric Identifiability of Causal Representations from Unknown Interventions [63.1354734978244]
本研究では, 因果表現学習, 潜伏因果変数を推定するタスク, およびそれらの変数の混合から因果関係を考察する。我々のゴールは、根底にある真理潜入者とその因果グラフの両方を、介入データから解決不可能なあいまいさの集合まで識別することである。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-01T10:51:58Z)
Estimating long-term causal effects from short-term experiments and long-term observational data with unobserved confounding [5.854757988966379]
実験データと観測データの両方が利用可能である場合の長期治療効果の同定と推定について検討した。我々の長期因果効果推定器は、回帰残差と短期実験結果を組み合わせることで得られる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-21T12:22:47Z)
Inference on Time Series Nonparametric Conditional Moment Restrictions Using General Sieves [4.065100518793487]
本稿では,時系列データの予測推定に基づく一般非線形シーブ準類似度比(GN-QLR)について考察する。推定関数の正規性は函数空間の未知のリース表現に依存するが、最適に重み付けられたGN-QLR統計量はChi-二乗分布であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-31T01:44:17Z)
Partial Identification of Treatment Effects with Implicit Generative Models [20.711877803169134]
暗黙的生成モデルを用いた一般的な因果グラフにおける平均治療効果(ATE)の部分的同定法を提案する。線形構造因果モデルにおいて,我々のアルゴリズムは ATE 上の厳密な境界に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-14T22:18:00Z)
Data-Driven Influence Functions for Optimization-Based Causal Inference [105.5385525290466]
統計的汎関数に対するガトー微分を有限差分法で近似する構成的アルゴリズムについて検討する。本研究では,確率分布を事前知識がないが,データから推定する必要がある場合について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-29T16:16:22Z)
Inference on Strongly Identified Functionals of Weakly Identified Functions [71.42652863687117]
本研究では,ニュアンス関数が存在しない場合でも,関数を強く識別するための新しい条件について検討する。本稿では,プライマリおよびデバイアスのニュアンス関数に対するペナル化ミニマックス推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-17T13:38:31Z)
Robust and Agnostic Learning of Conditional Distributional Treatment Effects [62.44901952244514]
条件平均治療効果(CATE)は、個々の因果効果の最適点予測である。集約分析では、通常は分布処理効果(DTE)の測定によって対処される。我々は,多種多様な問題に対して条件付きDTE(CDTE)を学習するための,新しい堅牢でモデルに依存しない手法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-23T17:40:31Z)
Multiply Robust Causal Mediation Analysis with Continuous Treatments [12.196869756333797]
Tchetgen Tchetgen と Shpitser の影響関数に基づく推定器 (2012) に触発された継続的治療の設定に適した推定器を提案する。提案手法はクロスフィッティングを用いて,ニュアンス関数の滑らかさ要件を緩和し,対象パラメータよりも遅い速度で推定できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-19T16:58:57Z)
Causal Inference Under Unmeasured Confounding With Negative Controls: A Minimax Learning Approach [84.29777236590674]
すべての共同設立者が観察されず、代わりに負の制御が利用可能である場合の因果パラメータの推定について検討する。最近の研究は、2つのいわゆるブリッジ関数による同定と効率的な推定を可能にする方法を示している。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-25T17:59:19Z)
Efficient Causal Inference from Combined Observational and Interventional Data through Causal Reductions [68.6505592770171]
因果効果を推定する際の主な課題の1つである。そこで本研究では,任意の数の高次元潜入共創者を置き換える新たな因果還元法を提案する。パラメータ化縮小モデルを観測データと介入データから共同で推定する学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-08T14:29:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。