Fugu-MT 論文翻訳(概要): Treatment Effect Estimation from Observational Network Data using Augmented Inverse Probability Weighting and Machine Learning

論文の概要: Treatment Effect Estimation from Observational Network Data using Augmented Inverse Probability Weighting and Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14591v1
Date: Wed, 29 Jun 2022 12:52:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-30 21:01:35.742062
Title: Treatment Effect Estimation from Observational Network Data using Augmented Inverse Probability Weighting and Machine Learning
Title（参考訳）: 拡張逆確率重み付けと機械学習を用いた観測ネットワークデータからの処理効果推定
Authors: Corinne Emmenegger and Meta-Lina Spohn and Peter B\"uhlmann
Abstract要約: 治療効果推定のための因果推論法は、通常独立した実験単位を仮定する。本研究では, 因果治療効果を推定・推定するための拡張逆確率(AIPW)を開発した。
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: Causal inference methods for treatment effect estimation usually assume independent experimental units. However, this assumption is often questionable because experimental units may interact. We develop augmented inverse probability weighting (AIPW) for estimation and inference of causal treatment effects on dependent observational data. Our framework covers very general cases of spillover effects induced by units interacting in networks. We use plugin machine learning to estimate infinite-dimensional nuisance components leading to a consistent treatment effect estimator that converges at the parametric rate and asymptotically follows a Gaussian distribution.
Abstract（参考訳）: 治療効果推定のための因果推論法は、通常独立した実験単位を仮定する。しかし、実験単位が相互作用する可能性があるため、この仮定はしばしば疑わしい。従属観測データに対する因果的治療効果の推定と推定のために拡張逆確率重み付け(aipw)を開発した。ネットワーク上で相互作用するユニットによって引き起こされる余剰効果のごく一般的な事例を網羅する。プラグイン機械学習を用いて無限次元のニュアンス成分を推定し,パラメトリック速度で収束し,漸近的にガウス分布に従う一貫した処理効果推定を行う。

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