論文の概要: Optimal and Fair Encouragement Policy Evaluation and Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07176v1
- Date: Tue, 12 Sep 2023 20:45:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-15 17:28:33.547681
- Title: Optimal and Fair Encouragement Policy Evaluation and Learning
- Title（参考訳）: 最適かつ公平な奨励政策の評価と学習
- Authors: Angela Zhou
- Abstract要約: 本研究では, 因果同定, 統計的分散推定, および最適処理規則のロバスト推定について検討した。
一般制約下でのパラメタライズされたポリシークラスを解くための2段階のアルゴリズムを開発し、分散感応的後悔境界を求める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.712023983596914
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In consequential domains, it is often impossible to compel individuals to
take treatment, so that optimal policy rules are merely suggestions in the
presence of human non-adherence to treatment recommendations. In these same
domains, there may be heterogeneity both in who responds in taking-up
treatment, and heterogeneity in treatment efficacy. While optimal treatment
rules can maximize causal outcomes across the population, access parity
constraints or other fairness considerations can be relevant in the case of
encouragement. For example, in social services, a persistent puzzle is the gap
in take-up of beneficial services among those who may benefit from them the
most. When in addition the decision-maker has distributional preferences over
both access and average outcomes, the optimal decision rule changes. We study
causal identification, statistical variance-reduced estimation, and robust
estimation of optimal treatment rules, including under potential violations of
positivity. We consider fairness constraints such as demographic parity in
treatment take-up, and other constraints, via constrained optimization. Our
framework can be extended to handle algorithmic recommendations under an
often-reasonable covariate-conditional exclusion restriction, using our
robustness checks for lack of positivity in the recommendation. We develop a
two-stage algorithm for solving over parametrized policy classes under general
constraints to obtain variance-sensitive regret bounds. We illustrate the
methods in two case studies based on data from randomized encouragement to
enroll in insurance and from pretrial supervised release with electronic
monitoring.
- Abstract（参考訳）: 連続的な領域では、個人に治療を強制することはしばしば不可能であり、最適な政策ルールは、治療勧告に対するヒトの非順守の存在において単に提案である。
これらの同じ領域では、治療を受ける際に反応する人と治療効果の多様性の両方に異質性がある可能性がある。
最適な治療規則は、人口全体の因果関係を最大化することができるが、アクセスパリティ制約やその他の公平性考慮は、奨励の場合に関係がある。
例えば、ソーシャルサービスでは、永続的なパズルは、最も利益を享受できる人々の間で、有益なサービスを取り上げる際のギャップです。
さらに、意思決定者がアクセスと平均結果の両方に対して分布的選好を持つ場合、最適な決定ルールが変化する。
本研究は, 正の潜在的な違反を含む最適処理規則の因果同定, 統計的分散推定, およびロバスト推定について検討した。
本研究は, 治療における人口統計学的パリティなどの公平性制約や, その他の制約について, 制約付き最適化によって検討する。
提案手法は,提案手法における肯定性欠如のロバスト性チェックを用いて,共変量条件排他的制約下でアルゴリズム的推奨を扱うように拡張することができる。
一般制約下でのパラメタライズされたポリシークラスを解くための2段階のアルゴリズムを開発し、分散感応的後悔境界を求める。
本研究は,無作為化促進から保険加入までのデータと,電子モニタリングによる事前監督リリースの2つのケーススタディである。
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