Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Efficient Doubly-Robust Test for the Kernel Treatment Effect

論文の概要: An Efficient Doubly-Robust Test for the Kernel Treatment Effect

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13237v2
Date: Tue, 31 Oct 2023 19:09:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-02 17:39:39.711190
Title: An Efficient Doubly-Robust Test for the Kernel Treatment Effect
Title（参考訳）: 核処理効果の効率的な二重ロバスト試験
Authors: Diego Martinez-Taboada, Aaditya Ramdas, Edward H. Kennedy
Abstract要約: 本稿では,この処理の分散効果に対するカーネルベースの新しい試験法を提案する。これは私たちの知る限り、最初のカーネルベースで2倍の不正なテストであり、確実に有効な型Iエラーです。
参考スコア（独自算出の注目度）: 31.522078399310466
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The average treatment effect, which is the difference in expectation of the counterfactuals, is probably the most popular target effect in causal inference with binary treatments. However, treatments may have effects beyond the mean, for instance decreasing or increasing the variance. We propose a new kernel-based test for distributional effects of the treatment. It is, to the best of our knowledge, the first kernel-based, doubly-robust test with provably valid type-I error. Furthermore, our proposed algorithm is computationally efficient, avoiding the use of permutations.
Abstract（参考訳）: 平均的な治療効果は、偽物に対する期待の差であり、おそらく因果的推論と二元的治療において最も一般的な標的効果である。しかし、治療は平均を超える効果があり、例えば、分散を減少または増大させる。本稿では,治療の分布的効果に関する新しいカーネルベーステストを提案する。私たちの知る限りでは、最初のカーネルベースの二重ロバストテストであり、有効なtype-iエラーである。さらに,提案アルゴリズムは計算効率が高く,置換法の使用を回避できる。

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