論文の概要: Orthogonal Series Estimation for the Ratio of Conditional Expectation Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13145v1
• Date: Mon, 26 Dec 2022 13:01:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 15:28:19.289997
• Title: Orthogonal Series Estimation for the Ratio of Conditional Expectation Functions
• Title（参考訳）: 条件付き期待関数の比に対する直交級数の推定
• Authors: Kazuhiko Shinoda and Takahiro Hoshino
• Abstract要約: 本章は、条件付き期待関数(CEFR)の推定と推定のための一般的な枠組みを開発する。 本研究は,ガウスブートストラップの有効性を含むCEFRの推定と推定のためのポイントワイドおよび均一な結果を導出する。 提案手法を適用し,世帯資産に対する401(k)プログラムの因果効果を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.855485723554975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In various fields of data science, researchers are often interested in estimating the ratio of conditional expectation functions (CEFR). Specifically in causal inference problems, it is sometimes natural to consider ratio-based treatment effects, such as odds ratios and hazard ratios, and even difference-based treatment effects are identified as CEFR in some empirically relevant settings. This chapter develops the general framework for estimation and inference on CEFR, which allows the use of flexible machine learning for infinite-dimensional nuisance parameters. In the first stage of the framework, the orthogonal signals are constructed using debiased machine learning techniques to mitigate the negative impacts of the regularization bias in the nuisance estimates on the target estimates. The signals are then combined with a novel series estimator tailored for CEFR. We derive the pointwise and uniform asymptotic results for estimation and inference on CEFR, including the validity of the Gaussian bootstrap, and provide low-level sufficient conditions to apply the proposed framework to some specific examples. We demonstrate the finite-sample performance of the series estimator constructed under the proposed framework by numerical simulations. Finally, we apply the proposed method to estimate the causal effect of the 401(k) program on household assets.
• Abstract（参考訳）: データ科学の様々な分野において、研究者は条件付き期待関数(CEFR)の比率を推定することに関心がある。 特に因果推論問題において、オッズ比やハザード比といった比に基づく治療効果を考慮することは自然であり、実験的な条件下では差に基づく治療効果さえCEFRと同一視されることがある。 本章では,無限次元ニュアンスパラメータに対するフレキシブル機械学習の利用を可能にするCEFR上の推定と推定のための一般的なフレームワークを開発する。 フレームワークの第1段階では、直交信号はデバイアス機械学習技術を用いて構築され、目標推定に対するニュアンス推定における正規化バイアスの負の影響を軽減する。 信号はcefr用に調整された新しい系列推定器と結合される。 ケプシアンブートストラップの有効性を含むCEFR上の推定と推定のための点数的および均一な漸近的結果を導出し,提案したフレームワークを具体例に適用するための低レベルな条件を提供する。 数値シミュレーションにより,提案手法で構築した直列推定器の有限サンプル性能を示す。 最後に,提案手法を適用し,家計資産に対する401(k)プログラムの因果効果を推定する。

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