論文の概要: Externally Valid Treatment Choice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05561v1
• Date: Wed, 11 May 2022 15:19:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-12 20:01:49.153148
• Title: Externally Valid Treatment Choice
• Title（参考訳）: 外部バリデード治療選択
• Authors: Christopher Adjaho and Timothy Christensen
• Abstract要約: 外部的に有効な治療(政策)ルールの学習問題を考察する。 我々は,実験人口における社会福祉を最大化する政策が最適である,形式的な感覚を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of learning treatment (or policy) rules that are externally valid in the sense that they have welfare guarantees in target populations that are similar to, but possibly different from, the experimental population. We allow for shifts in both the distribution of potential outcomes and covariates between the experimental and target populations. This paper makes two main contributions. First, we provide a formal sense in which policies that maximize social welfare in the experimental population remain optimal for the "worst-case" social welfare when the distribution of potential outcomes (but not covariates) shifts. Hence, policy learning methods that have good regret guarantees in the experimental population, such as empirical welfare maximization, are externally valid with respect to a class of shifts in potential outcomes. Second, we develop methods for policy learning that are robust to shifts in the joint distribution of potential outcomes and covariates. Our methods may be used with experimental or observational data.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 対象個体群における福祉保障が, 実験個体群と類似する, または, 異なる可能性があるという観点から, 外部的に有効な学習治療(あるいは政策)ルールの問題を考える。 実験と対象個体間の潜在的な結果の分布と共変量の変化を許容する。 本論文の主な貢献は2つある。 まず,実験人口における社会福祉を最大化する政策が,潜在的成果の分配(共変量ではない)が変化した場合の社会福祉に最適である,というフォーマルな感覚を提供する。 したがって、実証的福祉の最大化など、実験的な集団において良好な後悔の保証を有する政策学習方法は、潜在的な成果における一連の変化に関して外部的に有効である。 第2に,潜在成果と共変量の同時分布の変化にロバストな政策学習手法を開発した。 本手法は実験データや観測データで用いることができる。

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