論文の概要: A Bayesian Semiparametric Method For Estimating Causal Quantile Effects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01591v1
- Date: Thu, 3 Nov 2022 05:15:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-04 14:11:42.418454
- Title: A Bayesian Semiparametric Method For Estimating Causal Quantile Effects
- Title（参考訳）: 因果量子効果推定のためのベイズ半パラメトリック法
- Authors: Steven G. Xu, Shu Yang and Brian J. Reich
- Abstract要約: 擬似分布の任意の関数を推測できる半パラメトリックな条件分布回帰モデルを提案する。
共振調整に二重バランススコアを用いることで, 単一スコアのみの調整よりも性能が向上することを示す。
提案手法をノースカロライナ出生体重データセットに適用し,母体喫煙が幼児の出生体重に与える影響を解析した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1118668841431563
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Standard causal inference characterizes treatment effect through averages,
but the counterfactual distributions could be different in not only the central
tendency but also spread and shape. To provide a comprehensive evaluation of
treatment effects, we focus on estimating quantile treatment effects (QTEs).
Existing methods that invert a nonsmooth estimator of the cumulative
distribution functions forbid inference on probability density functions
(PDFs), but PDFs can reveal more nuanced characteristics of the counterfactual
distributions. We adopt a semiparametric conditional distribution regression
model that allows inference on any functionals of counterfactual distributions,
including PDFs and multiple QTEs. To account for the observational nature of
the data and ensure an efficient model, we adjust for a double balancing score
that augments the propensity score with individual covariates. We provide a
Bayesian estimation framework that appropriately propagates modeling
uncertainty. We show via simulations that the use of double balancing score for
confounding adjustment improves performance over adjusting for any single score
alone, and the proposed semiparametric model estimates QTEs more accurately
than other semiparametric methods. We apply the proposed method to the North
Carolina birth weight dataset to analyze the effect of maternal smoking on
infant's birth weight.
- Abstract（参考訳）: 標準因果推論は, 平均値による治療効果を特徴付けるが, 反事実分布は中心的な傾向だけでなく, 広がり, 形状も異なる可能性がある。
治療効果を総合的に評価するために,QTE(Quantile treatment effect)の推定に焦点をあてる。
累積分布関数の非滑らかな推定器を逆転させる既存の手法は確率密度関数の推論を禁止しているが、PDFは反実分布のより微妙な特徴を明らかにすることができる。
我々は,PDF や複数 QTE を含む,反現実分布の任意の関数を推測できる半パラメトリックな条件分布回帰モデルを採用する。
データの観測特性を考慮し,効率的なモデルを確立するため,各共変量による確率スコアを増大させる二重バランススコアを調整した。
モデリングの不確実性を適切に伝播するベイズ推定フレームワークを提供する。
シミュレーションにより, 共振調整に二重バランススコアを用いることで, 単一スコアのみの調整よりも性能が向上し, 提案した半パラメトリックモデルでは, 他の半パラメトリック手法よりもQTEを精度良く推定できることを示した。
提案手法をノースカロライナ州出生体重データセットに適用し,母親の喫煙が乳児の出生体重に及ぼす影響を分析した。
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