論文の概要: Semi-Supervised Causal Inference: Generalizable and Double Robust Inference for Average Treatment Effects under Selection Bias with Decaying Overlap

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12789v1
• Date: Mon, 22 May 2023 07:37:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-05-23 17:38:47.232319
• Title: Semi-Supervised Causal Inference: Generalizable and Double Robust Inference for Average Treatment Effects under Selection Bias with Decaying Overlap
• Title（参考訳）: 半監督型因果推論:選択バイアスによる平均治療効果の一般化と二重ロバスト推論
• Authors: Yuqian Zhang, Abhishek Chakrabortty and Jelena Bradic
• Abstract要約: 平均治療効果(ATE)推定は因果推論文学において重要な問題である。 我々は、観測結果(またはラベル)自体が欠落している可能性がある場合、高次元でのATE推定問題を考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.758346319792361
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Average treatment effect (ATE) estimation is an essential problem in the causal inference literature, which has received significant recent attention, especially with the presence of high-dimensional confounders. We consider the ATE estimation problem in high dimensions when the observed outcome (or label) itself is possibly missing. The labeling indicator's conditional propensity score is allowed to depend on the covariates, and also decay uniformly with sample size - thus allowing for the unlabeled data size to grow faster than the labeled data size. Such a setting fills in an important gap in both the semi-supervised (SS) and missing data literatures. We consider a missing at random (MAR) mechanism that allows selection bias - this is typically forbidden in the standard SS literature, and without a positivity condition - this is typically required in the missing data literature. We first propose a general doubly robust 'decaying' MAR (DR-DMAR) SS estimator for the ATE, which is constructed based on flexible (possibly non-parametric) nuisance estimators. The general DR-DMAR SS estimator is shown to be doubly robust, as well as asymptotically normal (and efficient) when all the nuisance models are correctly specified. Additionally, we propose a bias-reduced DR-DMAR SS estimator based on (parametric) targeted bias-reducing nuisance estimators along with a special asymmetric cross-fitting strategy. We demonstrate that the bias-reduced ATE estimator is asymptotically normal as long as either the outcome regression or the propensity score model is correctly specified. Moreover, the required sparsity conditions are weaker than all the existing doubly robust causal inference literature even under the regular supervised setting - this is a special degenerate case of our setting. Lastly, this work also contributes to the growing literature on generalizability in causal inference.
• Abstract（参考訳）: 平均治療効果(ate)の推定は因果推論文献において重要な問題であり、特に高次元共同創設者の存在において近年注目されている。 観測結果(ラベル)自体が欠落している可能性がある場合、高次元でのATE推定問題を考察する。 ラベル付けインジケータの条件適合度スコアは、共変量に依存することができ、サンプルサイズと均一に崩壊する。 このような設定は、半教師付き(SS)と欠落したデータ文学の両方において重要なギャップを埋める。 我々は、選択バイアスを許容するランダム(MAR)メカニズムの欠如について検討する。これは標準SS文献では禁止され、実証条件がない場合が典型的には欠落データ文献では必須である。 まず、フレキシブルな(おそらく非パラメトリックな)ニュアンス推定器に基づいて構築されたATEのための2倍頑健なMAR(DR-DMAR)SS推定器を提案する。 一般のdr-dmar ss推定器は二重に頑健であり、全てのニュアサンスモデルが正しく指定されるとき漸近的に正常(かつ効率的)である。 さらに,非対称クロスフィッティング戦略とともに,(パラメトリック)ターゲットのバイアス低減ニュアサンス推定器に基づくバイアス低減 dr-dmar ss 推定器を提案する。 結果の回帰あるいは確率スコアモデルが正しく指定されている限り、バイアス低減ATE推定器は漸近的に正常であることを示す。 さらに、必要空間条件は、通常の教師付き設定下であっても、既存の二重頑健な因果推論文献よりも弱く、これは我々の設定の特別な退化事例である。 最後に、この研究は因果推論の一般化可能性に関する文学の発展にも寄与している。

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