論文の概要: Asymptotically Unbiased Synthetic Control Methods by Distribution Matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11127v3
- Date: Wed, 15 May 2024 04:05:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-16 18:31:50.441955
- Title: Asymptotically Unbiased Synthetic Control Methods by Distribution Matching
- Title（参考訳）: 分布マッチングによる漸近的無バイアス合成制御法
- Authors: Masahiro Kato, Akari Ohda, Masaaki Imaizumi,
- Abstract要約: 既存の合成制御法(SCM)は内在性問題、未処理単位の結果と合成制御の誤差項との相関に悩まされ、処理効果推定器のバイアスが生じる。
本研究では,非処理単位の接合密度の重み付き平均により,処理単位の結果の密度を近似できると仮定して,密度マッチングに基づく新しいSCMを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.030354616779325
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Synthetic Control Methods (SCMs) have become an essential tool for comparative case studies. The fundamental idea of SCMs is to estimate the counterfactual outcomes of a treated unit using a weighted sum of the observed outcomes of untreated units. The accuracy of the synthetic control (SC) is critical for evaluating the treatment effect of a policy intervention; therefore, the estimation of SC weights has been the focus of extensive research. In this study, we first point out that existing SCMs suffer from an endogeneity problem, the correlation between the outcomes of untreated units and the error term of the synthetic control, which yields a bias in the treatment effect estimator. We then propose a novel SCM based on density matching, assuming that the density of outcomes of the treated unit can be approximated by a weighted average of the joint density of untreated units (i.e., a mixture model). Based on this assumption, we estimate SC weights by matching the moments of treated outcomes with the weighted sum of moments of untreated outcomes. Our proposed method has three advantages over existing methods: first, our estimator is asymptotically unbiased under the assumption of the mixture model; second, due to the asymptotic unbiasedness, we can reduce the mean squared error in counterfactual predictions; third, our method generates full densities of the treatment effect, not merely expected values, which broadens the applicability of SCMs. We provide experimental results to demonstrate the effectiveness of our proposed method.
- Abstract（参考訳）: 合成制御法 (SCM) は, 比較ケーススタディにおいて重要なツールとなっている。
SCMの基本的な考え方は、未処理単位の観測結果の重み付け和を用いて、処理単位の対実結果を評価することである。
合成制御(SC)の精度は、政策介入による治療効果を評価する上で重要であり、SC重量の推定は広範な研究の焦点となっている。
本研究では,既存のSCMが内在性問題,未処理単位の結果と合成制御の誤差項との相関に悩まされていることを最初に指摘した。
次に, 処理単位の結果の密度を未処理単位の結合密度(混合モデル)の重み付き平均で近似できるとする, 密度マッチングに基づく新しいSCMを提案する。
この仮定に基づいて、処理結果のモーメントと未処理結果のモーメントの重み付け和とを一致させてSC重みを推定する。
提案手法は既往の手法に対して3つの利点がある: まず, 提案手法は混合モデルの仮定により漸近的に非バイアス化されている; 第二に, 漸近的不バイアスにより, 対実予測における平均2乗誤差を低減できる; 第三に, 本手法は単に期待値ではなく, 処理効果の完全な密度を生成し, SCMの適用性を拡大する。
提案手法の有効性を実証するための実験結果を提供する。
関連論文リスト
- Conformal Convolution and Monte Carlo Meta-learners for Predictive Inference of Individual Treatment Effects [2.7320409129940684]
コンフォーマル畳み込みTラーナー(CCT-learner)とコンフォーマルモンテカルロメタラーナー(CMC)を紹介する。
これらの手法は、重み付き共形予測システム(WCPS)、モンテカルロサンプリング、CATEメタラーナーを利用する。
個々の治療効果(ITE)の予測分布を生成し、個別の意思決定を強化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-07T14:35:25Z) - Uncertainty Quantification in Heterogeneous Treatment Effect Estimation
with Gaussian-Process-Based Partially Linear Model [2.1212179660694104]
個人間での不均一な治療効果を推定することは、批判的な意思決定を行うための統計ツールとして注目されている。
比較的小さなサンプルサイズ設定での意思決定を支援するために,治療効果推定の不確かさを定量化するベイズ推論フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-16T12:42:28Z) - Optimal Transport for Treatment Effect Estimation [42.50410909962438]
観測データから条件平均処理効果を推定することは, 処理選択バイアスが存在するため, 極めて困難である。
代表的な方法は、潜在空間における異なる処理群の分布を整列させることによってこの問題を軽減することである。
本稿では,因果関係の文脈において最適な輸送手段であるEntire Space CounterFactual Regression (ESCFR)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-27T17:22:45Z) - Covariate-Balancing-Aware Interpretable Deep Learning models for
Treatment Effect Estimation [15.465045049754336]
本稿では, 高い無知性仮定の下での平均処理推定値のバイアスの上限について提案する。
新たな付加型ニューラルネットワークアーキテクチャを活用することにより、目的関数としてこの上限を実装する。
提案手法は、因果推論のためのベンチマークデータセットを再検討し、最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-07T07:42:40Z) - Treatment Effect Risk: Bounds and Inference [58.442274475425144]
平均的な治療効果は社会福祉の変化を測定するため、たとえ肯定的であっても、人口の約10%に悪影響を及ぼすリスクがある。
本稿では,ICT分布のリスク条件値(CVaR)として定式化されたこの重要なリスク尺度をどう評価するかを検討する。
いくつかの境界は、複素CATE関数を単一の計量に要約したものと解釈することもでき、有界であることとは無関係に興味を持つ。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-15T17:21:26Z) - Assessment of Treatment Effect Estimators for Heavy-Tailed Data [70.72363097550483]
ランダム化制御試験(RCT)における治療効果の客観的評価における中心的な障害は、その性能をテストするための基礎的真理(または検証セット)の欠如である。
この課題に対処するための新しいクロスバリデーションのような方法論を提供する。
本手法は,Amazonサプライチェーンに実装された709RCTに対して評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-14T17:53:01Z) - Weighting-Based Treatment Effect Estimation via Distribution Learning [14.438302755258547]
本研究では,処理効果推定のための分布学習に基づく重み付け手法を開発した。
提案手法は,最先端の重み付けのみのベンチマーク手法よりも優れている。
2倍のロス率推定フレームワークの下では、その優位性を維持している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-26T20:15:44Z) - Bayesian prognostic covariate adjustment [59.75318183140857]
疾患の結果に関する歴史的データは、様々な方法で臨床試験の分析に組み込むことができる。
我々は, 予測モデルからの予後スコアを用いて, 治療効果推定の効率を向上する既存の文献に基づいて構築する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-24T05:19:03Z) - Increasing the efficiency of randomized trial estimates via linear
adjustment for a prognostic score [59.75318183140857]
ランダム化実験による因果効果の推定は臨床研究の中心である。
歴史的借用法のほとんどは、厳格なタイプiエラー率制御を犠牲にして分散の削減を達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-17T21:10:10Z) - Enabling Counterfactual Survival Analysis with Balanced Representations [64.17342727357618]
生存データは様々な医学的応用、すなわち薬物開発、リスクプロファイリング、臨床試験で頻繁に見られる。
本稿では,生存結果に適用可能な対実的推論のための理論的基盤を持つ統一的枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-14T01:15:00Z) - Learning Decomposed Representation for Counterfactual Inference [53.36586760485262]
観察データから治療効果を推定する際の根本的な問題は、共同設立者の識別とバランスである。
これまでの方法の多くは、観察されたすべての事前処理変数を共同創設者として扱い、共同創設者と非共同創設者の識別をさらに無視することで、共同ファウンダーのバランスを実現していた。
本研究では,1)共同創設者と非共同創設者の両方の表現を学習することで共同創設者を同定し,2)再重み付け手法のバランスをとるとともに,同時に,反実的推論による観察研究における治療効果を推定する相乗的学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-12T09:50:42Z)
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。