論文の概要: Generalized Kernel Ridge Regression for Long Term Causal Inference: Treatment Effects, Dose Responses, and Counterfactual Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05139v1
• Date: Thu, 13 Jan 2022 18:51:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-01-14 16:19:05.281694
• Title: Generalized Kernel Ridge Regression for Long Term Causal Inference: Treatment Effects, Dose Responses, and Counterfactual Distributions
• Title（参考訳）: 長期因果推論のための一般的なカーネルリッジ回帰:治療効果, 線量応答, および対物分布
• Authors: Rahul Singh
• Abstract要約: 治療効果, 線量反応, および反事実分布の推定器を提案する。 長期的な治療効果については、$sqrtn$一貫性、ガウス近似、半パラメトリック効率を証明します。 長期投与に対する反応については,有限試料率と均一な一致を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.441975792340023
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: I propose kernel ridge regression estimators for long term causal inference, where a short term experimental data set containing randomized treatment and short term surrogates is fused with a long term observational data set containing short term surrogates and long term outcomes. I propose estimators of treatment effects, dose responses, and counterfactual distributions with closed form solutions in terms of kernel matrix operations. I allow covariates, treatment, and surrogates to be discrete or continuous, and low, high, or infinite dimensional. For long term treatment effects, I prove $\sqrt{n}$ consistency, Gaussian approximation, and semiparametric efficiency. For long term dose responses, I prove uniform consistency with finite sample rates. For long term counterfactual distributions, I prove convergence in distribution.
• Abstract（参考訳）: そこで, ランダム化処理と短期サロゲートを含む短期実験データセットと, 短期サロゲートと長期結果を含む長期観察データセットとを融合させた, 長期因果推論のためのカーネルリッジ回帰推定器を提案する。 本稿では, カーネル行列演算による処理効果, 線量応答, および閉形式解を用いた反ファクト分布の推定器を提案する。 共変量、処理、サロゲートを離散的、連続的、低、高、無限次元とすることを許す。 長期的な治療効果については、$\sqrt{n}$一貫性、ガウス近似、半パラメトリック効率を証明します。 長期線量反応では,有限サンプルレートと均一な一貫性が証明される。 長期的な反実分布については、分布の収束を証明します。

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