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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16298v3
• Date: Wed, 10 May 2023 13:48:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-11 17:08:18.528976
• 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: 不愉快な条件下での平均治療効果(ATE)について,二重頑健なベイズ推定法について検討した。 我々は、ベルンシュタイン・ヴォン・ミセスの定理を新たに確立することにより、ベイズ推定器と二重頑健な頻繁な推定器の等価性を証明した。 シミュレーションでは、この頑健なベイズ法は、点推定の大幅な削減と信頼区間の正確なカバレッジをもたらす。
• 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 robust Bayesian approach involves two adjustment steps: first, we make a correction for prior distributions of the conditional mean function; second, we introduce a recentering term on the posterior distribution of the resulting ATE. We prove asymptotic equivalence of our Bayesian estimator and double robust 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 robust 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。 まず、条件平均関数の事前分布の補正を行い、次に、結果のATEの後方分布に関する最近の項を導入する。 我々は、新しい半パラメトリックBernstein-von Mises定理を二重ロバスト性の下で確立することにより、ベイズ推定器と二重ロバストな頻繁な推定器の漸近同値性を証明する。 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、この頑健なベイズ法は、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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