論文の概要: Robustness Against Weak or Invalid Instruments: Exploring Nonlinear Treatment Models with Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12808v4
• Date: Fri, 5 Jan 2024 04:21:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-08 18:59:49.819185
• Title: Robustness Against Weak or Invalid Instruments: Exploring Nonlinear Treatment Models with Machine Learning
• Title（参考訳）: 弱器や無効器に対するロバスト性:機械学習による非線形処理モデルの検討
• Authors: Zijian Guo and Mengchu Zheng and Peter B\"uhlmann
• Abstract要約: 観測実験における因果推論について検討する。 本稿では,非線形処理モデルと機械学習を併用した2段階曲率同定法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3022753212679383
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We discuss causal inference for observational studies with possibly invalid instrumental variables. We propose a novel methodology called two-stage curvature identification (TSCI) by exploring the nonlinear treatment model with machine learning. {The first-stage machine learning enables improving the instrumental variable's strength and adjusting for different forms of violating the instrumental variable assumptions.} The success of TSCI requires the instrumental variable's effect on treatment to differ from its violation form. A novel bias correction step is implemented to remove bias resulting from the potentially high complexity of machine learning. Our proposed \texttt{TSCI} estimator is shown to be asymptotically unbiased and Gaussian even if the machine learning algorithm does not consistently estimate the treatment model. Furthermore, we design a data-dependent method to choose the best among several candidate violation forms. We apply TSCI to study the effect of education on earnings.
• Abstract（参考訳）: 観測実験における因果推論について検討する。 本稿では,非線形処理モデルと機械学習を併用した2段階曲率同定法を提案する。 第一段階の機械学習は、機器変数の強度を改善し、機器変数の仮定に違反する様々な形態の調整を可能にする。 }TSCIの成功には,機器変数が治療に与える影響は,その違反形態と異なる。 機械学習の潜在的に高い複雑さに起因するバイアスを取り除くために、新しいバイアス補正ステップが実装されている。 提案手法は,機械学習アルゴリズムが一貫して処理モデルを推定していない場合でも,漸近的に非偏平的かつガウス的であることを示す。 さらに,複数の違反形態の中から最善を選択するためのデータ依存手法を考案する。 我々はTSCIを教育が収益に与える影響の研究に応用する。

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