論文の概要: Treatment Effect Estimation with Observational Network Data using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14591v3
• Date: Mon, 4 Sep 2023 21:59:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 11:52:09.535692
• Title: Treatment Effect Estimation with Observational Network Data using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた観察ネットワークデータによる治療効果推定
• Authors: Corinne Emmenegger and Meta-Lina Spohn and Timon Elmer and Peter B\"uhlmann
• Abstract要約: 治療効果推定のための因果推論法は、通常独立した単位を仮定する。 本研究では,1つの(社会的)ネットワークからの観測データによる処理の直接効果を推定・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 units. However, this assumption is often questionable because units may interact, resulting in spillover effects between units. We develop augmented inverse probability weighting (AIPW) for estimation and inference of the direct effect of the treatment with observational data from a single (social) network with spillover effects. We use plugin machine learning and sample splitting to obtain a semiparametric treatment effect estimator that converges at the parametric rate and asymptotically follows a Gaussian distribution. We apply our AIPW method to the Swiss StudentLife Study data to investigate the effect of hours spent studying on exam performance accounting for the students' social network.
• 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単位を仮定する。 しかし、この仮定は、ユニットが相互作用し、ユニット間のこぼれを引き起こす可能性があるため、しばしば疑わしい。 本研究では,1つの(社会的)ネットワークからの観測データによる処理の直接効果を推定および推定するための拡張逆確率重み付け(AIPW)を開発した。 パラメトリックレートで収束し,漸近的にガウス分布に従う半パラメトリック処理効果推定器を得るために,プラグイン機械学習とサンプル分割を用いる。 本研究では,スイスの学生生活調査データにAIPW法を適用し,学生のソーシャルネットワークの試験成績に及ぼす学習時間の影響を検討した。

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