論文の概要: Double Robust Bayesian Inference on Average Treatment Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16298v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 15:32:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 17:44:43.910672
• Title: Double Robust Bayesian Inference on Average Treatment Effects
• Title（参考訳）: 平均治療効果に対する二重ロバストベイズ推定
• Authors: Christoph Breunig, Ruixuan Liu, Zhengfei Yu
• Abstract要約: 平均処理効果(ATE)アンダーコンネスに対する二重頑健なベイズ推定法について検討した。 提案手法は,確率スコアによって調整された事前分布の補正項を含む。 シミュレーションでは、この補正されたベイズ法が、点推定のかなりのバイアス低減と信頼区間の正確なカバレッジをもたらすことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2676356746752895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study a double robust Bayesian inference procedure on the average treatment effect (ATE) under unconfoundedness. Our Bayesian approach involves a correction term for prior distributions adjusted by the propensity score. We prove asymptotic equivalence of our Bayesian estimator and efficient frequentist estimators by establishing a new semiparametric Bernstein-von Mises theorem under double robustness; i.e., the lack of smoothness of conditional mean functions can be compensated by high regularity of the propensity score and vice versa. Consequently, the resulting Bayesian point estimator internalizes the bias correction as the frequentist-type doubly robust estimator, and the Bayesian credible sets form confidence intervals with asymptotically exact coverage probability. In simulations, we find that this corrected Bayesian procedure leads to significant bias reduction of point estimation and accurate coverage of confidence intervals, especially when the dimensionality of covariates is large relative to the sample size and the underlying functions become complex. We illustrate our method in an application to the National Supported Work Demonstration.
• Abstract（参考訳）: 平均治療効果 (ate) に対する二重ロバストベイズ推定法について検討した。 我々のベイズ的アプローチは、確率スコアによって調整された事前分布の補正項を含む。 二重ロバスト性の下で新しい半パラメトリックなベルンシュタイン・ヴォン・ミセスの定理を定式化することにより,我々のベイズ推定器と効率的な頻繁な推定器の漸近同値を証明する。 その結果、ベイズ点推定器はバイアス補正を頻繁な2倍頑健な推定器として内部化し、ベイズ集合は漸近的に正確なカバレッジ確率で信頼区間を形成する。 シミュレーションでは、この補正されたベイズ法は、特に共変量の次元がサンプルサイズに対して大きく、基礎関数が複雑になるとき、点推定のかなりのバイアス低減と信頼区間の正確なカバレッジをもたらす。 本手法は,全国支援労働デモテーションへの適用例を示す。

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