論文の概要: Augmented balancing weights as linear regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14545v1
• Date: Thu, 27 Apr 2023 21:53:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-01 15:47:35.664097
• Title: Augmented balancing weights as linear regression
• Title（参考訳）: 線形回帰としての増大バランスウェイト
• Authors: David Bruns-Smith, Oliver Dukes, Avi Feller, and Elizabeth L. Ogburn
• Abstract要約: 自動脱バイアス機械学習(AutoDML)としても知られる拡張バランスウェイトの特徴を新たに提供する。 これらの推定器は、結果モデリングとバランスウェイトを組み合わせることで、逆確率スコアの重みを直接推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.627791592656775
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We provide a novel characterization of augmented balancing weights, also known as Automatic Debiased Machine Learning (AutoDML). These estimators combine outcome modeling with balancing weights, which estimate inverse propensity score weights directly. When the outcome and weighting models are both linear in some (possibly infinite) basis, we show that the augmented estimator is equivalent to a single linear model with coefficients that combine the original outcome model coefficients and OLS; in many settings, the augmented estimator collapses to OLS alone. We then extend these results to specific choices of outcome and weighting models. We first show that the combined estimator that uses (kernel) ridge regression for both outcome and weighting models is equivalent to a single, undersmoothed (kernel) ridge regression; this also holds when considering asymptotic rates. When the weighting model is instead lasso regression, we give closed-form expressions for special cases and demonstrate a ``double selection'' property. Finally, we generalize these results to linear estimands via the Riesz representer. Our framework ``opens the black box'' on these increasingly popular estimators and provides important insights into estimation choices for augmented balancing weights.
• Abstract（参考訳）: 自動脱バイアス機械学習(AutoDML)としても知られる拡張バランスウェイトの特徴について述べる。 これらの推定子は、結果モデリングとバランスウェイトを組み合わせることで、逆確率スコアの重みを直接推定する。 結果モデルと重み付けモデルの両方が(おそらく無限に)線形である場合、拡張推定器は元の結果モデル係数とOLSを結合した係数を持つ単一の線形モデルと等価であることを示し、多くの設定において、拡張推定器はOLSのみに崩壊する。 次にこれらの結果を、結果と重み付けモデルの特定の選択に拡張します。 まず, 結果と重み付けモデルの両方に(ケネル)リッジ回帰を用いる組み合わせ推定器は, 単一の沈降(ケネル)リッジ回帰と同値であることを示した。 重み付けモデルがラッソ回帰であるとき、特殊ケースに対して閉形式表現を与え、 ``double selection' 特性を示す。 最後に、これらの結果をリース表現器を介して線形推定に一般化する。 我々のフレームワークは、これらの人気の高い推定器の'オープンズ・ザ・ブラックボックス'であり、重み付けの強化のための推定選択に関する重要な洞察を提供する。

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