Fugu-MT 論文翻訳(概要): Network Synthetic Interventions: A Framework for Panel Data with Network Interference

論文の概要: Network Synthetic Interventions: A Framework for Panel Data with Network Interference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11355v1
Date: Thu, 20 Oct 2022 15:44:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-21 16:15:51.250566
Title: Network Synthetic Interventions: A Framework for Panel Data with Network Interference
Title（参考訳）: Network Synthetic Interventions: ネットワーク干渉によるパネルデータのためのフレームワーク
Authors: Anish Agarwal, Sarah Cen, Devavrat Shah, Christina Lee Yu
Abstract要約: 本稿では,ネットワーク干渉を組み込むための合成制御と合成介入手法の一般化を提案する。我々のアプローチの鍵は、ネットワークの干渉を考慮して、パネルデータ設定で一般的に使用される因子モデルを一般化する新しい潜在因子モデルである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.965185826327225
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a generalization of the synthetic controls and synthetic interventions methodology to incorporate network interference. We consider the estimation of unit-specific treatment effects from panel data where there are spillover effects across units and in the presence of unobserved confounding. Key to our approach is a novel latent factor model that takes into account network interference and generalizes the factor models typically used in panel data settings. We propose an estimator, "network synthetic interventions", and show that it consistently estimates the mean outcomes for a unit under an arbitrary sequence of treatments for itself and its neighborhood, given certain observation patterns hold in the data. We corroborate our theoretical findings with simulations.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ネットワーク干渉を組み込むための合成制御と合成介入手法の一般化を提案する。本研究は, 単体間および非観察的埋没の有無を考慮したパネルデータから単位特異的処理効果を推定する。我々のアプローチの鍵は、ネットワーク干渉を考慮した新しい潜在因子モデルであり、パネルデータ設定で一般的に使用される因子モデルを一般化する。本研究では,ネットワーク合成介入(network synthetic interventions)という推定器を提案し,データに一定の観察パターンが保持されている場合,任意の処理の順序で単位の平均結果を連続的に推定することを示した。我々は理論的な結果をシミュレーションで裏付ける。

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