論文の概要: Externally Valid Policy Choice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05561v2
• Date: Tue, 23 May 2023 13:23:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 02:01:28.540773
• Title: Externally Valid Policy Choice
• Title（参考訳）: 外部に有効な政策選択
• Authors: Christopher Adjaho and Timothy Christensen
• Abstract要約: 対外的あるいは一般化可能なパーソナライズされた治療方針を学習することの問題点を考察する。 まず,実験人口に対する福祉最大化政策は,成果の分布の変化に対して堅牢であることを示す。 そして、結果や特徴の変化に頑健な政策を学ぶための新しい方法を開発する。
• 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 personalized treatment policies that are externally valid or generalizable: they perform well in other target populations besides the experimental (or training) population from which data are sampled. We first show that welfare-maximizing policies for the experimental population are robust to shifts in the distribution of outcomes (but not characteristics) between the experimental and target populations. We then develop new methods for learning policies that are robust to shifts in outcomes and characteristics. In doing so, we highlight how treatment effect heterogeneity within the experimental population affects the generalizability of policies. Our methods may be used with experimental or observational data (where treatment is endogenous). Many of our methods can be implemented with linear programming.
• Abstract（参考訳）: 我々は、データをサンプル化した実験的(または訓練的)人口以外に、他の対象集団でよく機能する、外部的に有効または一般化可能なパーソナライズされた治療方針を学習する問題を考える。 まず, 実験集団の福祉最大化政策は, 実験個体群と対象個体群間の結果の分布(特性)の変化に頑健であることを示す。 そして、結果や特徴の変化に頑健な政策を学ぶための新しい方法を開発する。 そこで本研究では, 実験集団における治療効果の多様性が, 政策の一般化性に与える影響を強調する。 本手法は実験データや観察データ(内因性の場合)で用いることができる。 私たちの手法の多くは線形プログラミングで実装できます。

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