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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16298v5
• Date: Wed, 09 Oct 2024 08:23:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:26:58.288167
• 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: 不整合下での平均処理効果(ATE)に対する二重頑健なベイズ推定法を提案する。 新しいベイズ的アプローチでは、まず条件付き平均関数の事前分布を調整し、得られた ATE の後方分布を補正する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.458652618559425
• License:
• Abstract: We propose a double robust Bayesian inference procedure on the average treatment effect (ATE) under unconfoundedness. For our new Bayesian approach, we first adjust the prior distributions of the conditional mean functions, and then correct the posterior distribution of the resulting ATE. Both adjustments make use of pilot estimators motivated by the semiparametric influence function for ATE estimation. We prove asymptotic equivalence of our Bayesian procedure and efficient frequentist ATE 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 credible sets form confidence intervals with asymptotically exact coverage probability. In simulations, our method provides precise point estimates of the ATE through the posterior mean and credible intervals that closely align with the nominal coverage probability. Furthermore, our approach achieves a shorter interval length in comparison to existing methods. We illustrate our method in an application to the National Supported Work Demonstration following LaLonde [1986] and Dehejia and Wahba [1999].
• Abstract（参考訳）: 不整合下での平均処理効果(ATE)に対する二重頑健なベイズ推定法を提案する。 新しいベイズ的アプローチでは、まず条件付き平均関数の事前分布を調整し、得られた ATE の後方分布を補正する。 いずれの調整も、ATE推定のための半パラメトリック影響関数によって動機付けられたパイロット推定器を利用する。 我々は、二重ロバスト性の下での新しい半パラメトリックなベルンシュタイン・ヴォン・ミス定理を確立することにより、ベイズ過程の漸近同値と効率的な頻度主義 ATE 推定器を証明し、条件付き平均関数の滑らかさの欠如は、確率スコアの高正規性とその逆によって補うことができる。 その結果、ベイズ的信頼集合は漸近的に正確なカバレッジ確率を持つ信頼区間を形成する。 シミュレーションでは, 提案手法は, 後部平均と信頼区間を通した ATE の正確な点推定を行い, 名目被覆確率と密に一致している。 さらに,本手法は既存手法と比較して短い間隔長を実現する。 ラロンデ(1986年)、デヘジア(1999年)、ワフバ(1999年)に続く国家支援労働デモテーション(National Supported Work Demonstration)への応用として,本手法を解説する。

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