論文の概要: Doubly robust nearest neighbors in factor models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14297v2
• Date: Mon, 28 Nov 2022 02:01:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 14:19:17.941293
• Title: Doubly robust nearest neighbors in factor models
• Title（参考訳）: 因子モデルにおける二重強近傍
• Authors: Raaz Dwivedi, Katherine Tian, Sabina Tomkins, Predrag Klasnja, Susan Murphy, Devavrat Shah
• Abstract要約: パネルデータ設定における反ファクト推論のために、近隣住民の改良版を導入する。 各単位に対応する平均パラメータに対して,高い確率非漸近誤差を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.900489038342409
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this technical note, we introduce an improved variant of nearest neighbors for counterfactual inference in panel data settings where multiple units are assigned multiple treatments over multiple time points, each sampled with constant probabilities. We call this estimator a doubly robust nearest neighbor estimator and provide a high probability non-asymptotic error bound for the mean parameter corresponding to each unit at each time. Our guarantee shows that the doubly robust estimator provides a (near-)quadratic improvement in the error compared to nearest neighbor estimators analyzed in prior work for these settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数のユニットが複数の時点に複数の処理を割り当てるパネルデータ設定において,各ユニットが一定の確率でサンプリングされた非事実的推論のための改良型を提案する。 我々はこの推定器を2倍に頑健な近接推定器と呼び、各単位に対応する平均パラメータにバインドされた高い確率の非漸近誤差を与える。 私たちの保証は、二重ロバストな推定器は、これらの設定のために事前の作業で分析された近隣の推定器と比較して、エラーの(ほぼ)クアドドラティックな改善を提供することを示している。

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