論文の概要: Optimal Individualized Decision-Making with Proxies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09494v1
• Date: Mon, 19 Dec 2022 14:29:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 18:25:59.542441
• Title: Optimal Individualized Decision-Making with Proxies
• Title（参考訳）: プロキシによる最適個別意思決定
• Authors: Tao Shen, Yifan Cui
• Abstract要約: 本稿では, 結果誘導・治療誘導コンバウンディングブリッジに基づく新しい個別化処理方式を提案する。 この新たな最適治療体制の価値関数は,文献上に存在するものよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.060049101422972
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A common concern when a policy-maker draws causal inferences and makes decisions from observational data is that the measured covariates are insufficiently rich to account for all sources of confounding, i.e., the standard no confoundedness assumption fails to hold. The recently proposed proximal causal inference framework shows that proxy variables can be leveraged to identify causal effects and therefore facilitate decision-making. Building upon this line of work, we propose a novel optimal individualized treatment regime based on so-called outcome-inducing and treatment-inducing confounding bridges. We then show that the value function of this new optimal treatment regime is superior to that of existing ones in the literature. Theoretical guarantees, including identification, superiority, and excess value bound of the estimated regime, are established. Moreover, we demonstrate the proposed optimal regime via numerical experiments and a real data application.
• Abstract（参考訳）: 政策立案者が因果推論を引き合いに出し、観測データから決定を下す場合の一般的な懸念は、測定された共変量体は、すべての共変量体、すなわち標準の結束性の仮定が成り立たないことを考慮できないことである。 最近提案された近位因果推論フレームワークは、プロキシ変数を利用して因果効果を特定し、意思決定を容易にすることができることを示している。 そこで本研究では, いわゆる結果誘導・治療誘導複合橋を基盤とした, 最適な個別化治療体制を提案する。 以上の結果から,この新しい最適治療体制の価値関数は文献上既存のものよりも優れていることが示された。 推定された体制の識別、優越性、過剰な価値境界を含む理論的保証が確立される。 さらに,提案手法を数値実験により実証し,実データに適用する。

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