論文の概要: Stable Probability Weighting: Large-Sample and Finite-Sample Estimation
and Inference Methods for Heterogeneous Causal Effects of Multivalued
Treatments Under Limited Overlap
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05703v1
- Date: Fri, 13 Jan 2023 18:52:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-16 15:28:14.413486
- Title: Stable Probability Weighting: Large-Sample and Finite-Sample Estimation
and Inference Methods for Heterogeneous Causal Effects of Multivalued
Treatments Under Limited Overlap
- Title（参考訳）: 安定な確率重み付け:過度オーバーラップによる多値処理の不均一因果関係に対する大サンプルおよび有限サンプル推定と推定法
- Authors: Ganesh Karapakula
- Abstract要約: 異種因果効果を推定・推定するための実用的大サンプルおよび有限サンプル法を提案する。
安定確率重み付け(Stable Probability Weighting)という一般原理を考案する。
また、弱null仮説の一般クラスをテストするための新しい有限サンプル推論手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, I try to tame "Basu's elephants" (data with extreme selection
on observables). I propose new practical large-sample and finite-sample methods
for estimating and inferring heterogeneous causal effects (under
unconfoundedness) in the empirically relevant context of limited overlap. I
develop a general principle called "Stable Probability Weighting" (SPW) that
can be used as an alternative to the widely used Inverse Probability Weighting
(IPW) technique, which relies on strong overlap. I show that IPW (or its
augmented version), when valid, is a special case of the more general SPW (or
its doubly robust version), which adjusts for the extremeness of the
conditional probabilities of the treatment states. The SPW principle can be
implemented using several existing large-sample parametric, semiparametric, and
nonparametric procedures for conditional moment models. In addition, I provide
new finite-sample results that apply when unconfoundedness is plausible within
fine strata. Since IPW estimation relies on the problematic reciprocal of the
estimated propensity score, I develop a "Finite-Sample Stable Probability
Weighting" (FPW) set-estimator that is unbiased in a sense. I also propose new
finite-sample inference methods for testing a general class of weak null
hypotheses. The associated computationally convenient methods, which can be
used to construct valid confidence sets and to bound the finite-sample
confidence distribution, are of independent interest. My large-sample and
finite-sample frameworks extend to the setting of multivalued treatments.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,「ばすのゾウ(観測可能な動物を極度に選別したデータ)」を熟考する。
そこで本研究では, 限定的重なりの経験的関連する文脈における不均一因果効果(既定性)を推定・推定するための, 実用的大標本法および有限標本法を提案する。
広範に使われている逆確率重み付け(IPW)手法の代替として使用できる「安定確率重み付け(SPW)」と呼ばれる一般原理を開発した。
IPW(またはその拡張版)は、より一般的なSPW(または2倍の堅牢版)の特殊な場合であり、治療状態の条件付き確率の極端性を調整するものであることを示す。
spwの原理は、条件モーメントモデルのための既存の大規模パラメータパラメトリック、セミパラメトリック、非パラメトリックの手順を使って実装できる。
さらに、未確立性が微細な成層圏内で証明可能である場合に適用される新しい有限サンプル結果を提供する。
IPW推定は、推定された確率スコアの逆数に依存するので、ある意味でバイアスのない「FPW(Finite-Sample Staable Probability Weighting)」セット推定器を開発する。
また,弱ヌル仮説の一般クラスをテストするための新しい有限サンプル推定法を提案する。
妥当な信頼集合の構築や有限サンプル信頼分布のバウンドに使用できる、関連する計算上便利な方法は独立利害関係である。
私の大きなサンプルと有限サンプルのフレームワークは、多値処理の設定にまで拡張します。
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