論文の概要: Heterogeneous Synthetic Learner for Panel Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14580v1
• Date: Fri, 30 Dec 2022 07:39:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 16:11:51.674477
• Title: Heterogeneous Synthetic Learner for Panel Data
• Title（参考訳）: パネルデータのための不均一な合成学習
• Authors: Ye Shen, Runzhe Wan, Hengrui Cai, Rui Song
• Abstract要約: 本稿では,パネルデータのHTE推定について検討する。 HTE識別可能性の異なる仮定の下で、対応する異種一側および二側合成学習者を提案する。 提案した推定器の収束率を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.921479975276206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the new era of personalization, learning the heterogeneous treatment effect (HTE) becomes an inevitable trend with numerous applications. Yet, most existing HTE estimation methods focus on independently and identically distributed observations and cannot handle the non-stationarity and temporal dependency in the common panel data setting. The treatment evaluators developed for panel data, on the other hand, typically ignore the individualized information. To fill the gap, in this paper, we initialize the study of HTE estimation in panel data. Under different assumptions for HTE identifiability, we propose the corresponding heterogeneous one-side and two-side synthetic learner, namely H1SL and H2SL, by leveraging the state-of-the-art HTE estimator for non-panel data and generalizing the synthetic control method that allows flexible data generating process. We establish the convergence rates of the proposed estimators. The superior performance of the proposed methods over existing ones is demonstrated by extensive numerical studies.
• Abstract（参考訳）: 新しいパーソナライゼーションの時代において、異種治療効果(HTE)の学習は多くの応用において避けられない傾向にある。 しかし、既存のHTE推定手法の多くは独立に同じ分布の観測に重点を置いており、共通パネルデータ設定における非定常性や時間依存性を処理できない。 一方、パネルデータのために開発された治療評価器は、一般的に個々の情報を無視する。 本稿では,このギャップを埋めるため,パネルデータにおけるhte推定の研究を初期化する。 非パネルデータに対する最先端HTE推定器を活用し、フレキシブルデータ生成を可能にする合成制御法を一般化することにより、HTE識別可能性の異なる仮定の下で、対応する異種片側合成学習者、すなわちH1SLとH2SLを提案する。 提案した推定器の収束率を確立する。 提案手法の既存手法よりも優れた性能を, 広範囲な数値実験により実証した。

関連論文リスト

• Generation of synthetic gait data: application to multiple sclerosis patients' gait patterns [0.0]
  多発性硬化症(Multiple sclerosis, MS)は、若年者における非外傷性障害の主要な原因であり、その頻度は世界中で増加している。 MSにおける歩行障害の変動は、定量的歩行評価のための非侵襲的で敏感で費用対効果の高いツールの開発を必要とする。 eGait運動センサは、股関節回転を表す単位四元数時系列(QTS)を通して人間の歩行を特徴付けるように設計されており、有望なアプローチである。 しかし、臨床研究に典型的な小さなサンプルサイズは、歩行データ解析ツールの安定性に課題をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T17:32:01Z)
• MITA: Bridging the Gap between Model and Data for Test-time Adaptation [68.62509948690698]
  テスト時間適応(TTA)は、モデルの一般化性を高めるための有望なパラダイムとして登場した。 本稿では,Met-In-The-MiddleをベースとしたMITAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T07:02:33Z)
• Artificial Data Point Generation in Clustered Latent Space for Small Medical Datasets [4.542616945567623]
  本稿では,クラスタ化潜在空間(AGCL)における人工データポイント生成手法を提案する。 AGCLは、合成データ生成により、小さな医療データセットの分類性能を向上させるように設計されている。 顔の表情データを利用してパーキンソン病検診に応用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T09:51:08Z)
• Synthesizing Multimodal Electronic Health Records via Predictive Diffusion Models [69.06149482021071]
  EHRPDと呼ばれる新しいEHRデータ生成モデルを提案する。 時間間隔推定を組み込んだ拡散モデルである。 我々は2つの公開データセットで実験を行い、忠実さ、プライバシー、実用性の観点からEPHPDを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T02:20:23Z)
• A Comprehensive Survey on Data Augmentation [55.355273602421384]
  データ拡張(Data augmentation)は、既存のデータサンプルを操作することによって高品質な人工データを生成する技術である。 既存の文献調査では、特定のモダリティデータにのみ焦点が当てられている。 本稿では,異なる共通データモダリティのためのデータ拡張技術を含む,より啓蒙的な分類法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-15T11:58:08Z)
• Test-Time Domain Generalization for Face Anti-Spoofing [60.94384914275116]
  Face Anti-Spoofing (FAS) は、顔認識システムをプレゼンテーション攻撃から保護するために重要である。 本稿では,テストデータを活用してモデルの一般化性を高める新しいテスト時間領域一般化フレームワークについて紹介する。 テスト時間スタイル投影 (TTSP) とディバーススタイルシフトシミュレーション (DSSS) によって構成された本手法は, 目に見えないデータを領域空間に効果的に投影する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T11:50:23Z)
• Counterfactual Data Augmentation with Contrastive Learning [27.28511396131235]
  本稿では,選択したサブセットに対して,結果に反する結果をもたらすモデルに依存しないデータ拡張手法を提案する。 我々は、比較学習を用いて表現空間と類似度尺度を学習し、学習された類似度尺度で同定された個人に近い学習空間において、同様の潜在的な結果が得られるようにした。 この性質は、代替治療群から近接した近縁者に対する対実的な結果の信頼性の高い計算を保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T00:36:51Z)
• Synthetic Health-related Longitudinal Data with Mixed-type Variables Generated using Diffusion Models [2.140861702387444]
  本稿では拡散確率モデル(DPM)を用いた電子健康記録のシミュレーション手法を提案する。 数値変数,二項変数,カテゴリー変数を含む混合型変数を捕捉する縦型EHRの合成におけるDPMの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-22T03:15:33Z)
• Improving Data-driven Heterogeneous Treatment Effect Estimation Under Structure Uncertainty [13.452510519858995]
  ヘテロジニアス処理効果(HTE)推定(英:heregeneous treatment effect, HTE)は、意思決定や政策実施において重要な要素である。 本研究では,HTE推定のための特徴値を考慮した特徴選択手法を開発し,データから因果構造の関連部分を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-25T16:26:35Z)
• Doing Great at Estimating CATE? On the Neglected Assumptions in Benchmark Comparisons of Treatment Effect Estimators [91.3755431537592]
  もっとも単純な設定であっても、無知性仮定に基づく推定は誤解を招く可能性があることを示す。 異種処理効果評価のための機械学習ベンチマークデータセットを2つ検討した。 ベンチマークデータセットの固有の特性が、他のものよりもいくつかのアルゴリズムを好んでいる点を強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-28T13:21:27Z)
• Bootstrapping Your Own Positive Sample: Contrastive Learning With Electronic Health Record Data [62.29031007761901]
  本稿では,新しいコントラスト型正規化臨床分類モデルを提案する。 EHRデータに特化した2つのユニークなポジティブサンプリング戦略を紹介します。 私たちのフレームワークは、現実世界のCOVID-19 EHRデータの死亡リスクを予測するために、競争の激しい実験結果をもたらします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T06:02:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。