論文の概要: Counterfactual inference for sequential experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06891v3
• Date: Sun, 16 Apr 2023 04:37:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 01:04:10.201524
• Title: Counterfactual inference for sequential experiments
• Title（参考訳）: 逐次実験に対する実測的推論
• Authors: Raaz Dwivedi, Katherine Tian, Sabina Tomkins, Predrag Klasnja, Susan Murphy, Devavrat Shah
• Abstract要約: 複数の単位に複数の時間点に対する処理を割り当てるシーケンシャルな設計実験のアフタースタディ統計的推測を考察する。 我々のゴールは、最小限のスケールで、カウンターファクト平均に対する推論保証を提供することです。 我々は,いくつかのシミュレーションと,モバイル医療臨床試験HeartStepsのデータを含むケーススタディを通して,我々の理論を解説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.900489038342409
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider after-study statistical inference for sequentially designed experiments wherein multiple units are assigned treatments for multiple time points using treatment policies that adapt over time. Our goal is to provide inference guarantees for the counterfactual mean at the smallest possible scale -- mean outcome under different treatments for each unit and each time -- with minimal assumptions on the adaptive treatment policy. Without any structural assumptions on the counterfactual means, this challenging task is infeasible due to more unknowns than observed data points. To make progress, we introduce a latent factor model over the counterfactual means that serves as a non-parametric generalization of the non-linear mixed effects model and the bilinear latent factor model considered in prior works. For estimation, we use a non-parametric method, namely a variant of nearest neighbors, and establish a non-asymptotic high probability error bound for the counterfactual mean for each unit and each time. Under regularity conditions, this bound leads to asymptotically valid confidence intervals for the counterfactual mean as the number of units and time points grows to $\infty$ together at suitable rates. We illustrate our theory via several simulations and a case study involving data from a mobile health clinical trial HeartSteps.
• Abstract（参考訳）: 逐次設計実験では,複数の単位が時間とともに適応する治療方針を用いて,複数の時点に対する処理を割り当てることにより,後続の統計的推論を考える。 私たちの目標は、適応的治療方針に関する仮定を最小にし、各ユニットと各時間に対する異なる処置の下での、最小の可能なスケールで、反事実的平均に対する推論保証を提供することです。 反事実的手段に関する構造的な仮定がなければ、この課題は観測されたデータポイントよりも多くの未知のために実現不可能である。 そこで本研究では,非線形混合効果モデルの非パラメトリック一般化と,先行研究で考慮された双線形潜在因子モデルの非パラメトリック一般化として機能する潜在因子モデルを提案する。 推定には,非パラメトリック法,すなわち近接近傍の変種を用い,非漸近高確率誤差(非漸近高確率誤差)を各単位と時間ごとの反実平均に限定する。 正規性条件の下では、この境界は反事実平均に対する漸近的に妥当な信頼区間となり、単位数と時間点が適切な割合で同時に$\infty$となる。 我々は,いくつかのシミュレーションと,モバイル医療臨床試験HeartStepsのデータを含むケーススタディを通して,我々の理論を説明する。

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