論文の概要: Model-Agnostic Covariate-Assisted Inference on Partially Identified Causal Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08115v2
• Date: Sun, 17 Nov 2024 05:39:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:27:15.661909
• Title: Model-Agnostic Covariate-Assisted Inference on Partially Identified Causal Effects
• Title（参考訳）: モデル非依存的共変量による部分的同定因果効果の推論
• Authors: Wenlong Ji, Lihua Lei, Asher Spector,
• Abstract要約: 多くの因果推定値は、潜在的な結果間の観測不能な関節分布に依存するため、部分的にしか識別できない。 本研究では,部分的同定された推定値の広いクラスに対して,統一的かつモデルに依存しない推論手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9253333342733674
• License:
• Abstract: Many causal estimands are only partially identifiable since they depend on the unobservable joint distribution between potential outcomes. Stratification on pretreatment covariates can yield sharper bounds; however, unless the covariates are discrete with relatively small support, this approach typically requires binning covariates or estimating the conditional distributions of the potential outcomes given the covariates. Binning can result in substantial efficiency loss and become challenging to implement, even with a moderate number of covariates. Estimating conditional distributions, on the other hand, may yield invalid inference if the distributions are inaccurately estimated, such as when a misspecified model is used or when the covariates are high-dimensional. In this paper, we propose a unified and model-agnostic inferential approach for a wide class of partially identified estimands. Our method, based on duality theory for optimal transport problems, has four key properties. First, in randomized experiments, our approach can wrap around any estimates of the conditional distributions and provide uniformly valid inference, even if the initial estimates are arbitrarily inaccurate. A simple extension of our method to observational studies is doubly robust in the usual sense. Second, if nuisance parameters are estimated at semiparametric rates, our estimator is asymptotically unbiased for the sharp partial identification bound. Third, we can apply the multiplier bootstrap to select covariates and models without sacrificing validity, even if the true model is not selected. Finally, our method is computationally efficient. Overall, in three empirical applications, our method consistently reduces the width of estimated identified sets and confidence intervals without making additional structural assumptions.
• Abstract（参考訳）: 多くの因果推定値は、潜在的な結果間の観測不能な関節分布に依存するため、部分的にしか識別できない。 プレトリート共変量に対する成層化は、よりシャープな境界をもたらすことができるが、共変量は比較的小さな支持で離散的でない限り、この手法は、通常、共変量に与えられた潜在的な結果の条件分布を推定することを必要とする。 結合は実質的な効率損失をもたらし、適度な数の共変量でも実装が困難になる。 一方、条件分布の推定は、不特定モデルを用いた場合や、共変数が高次元である場合など、分布が不正確に推定された場合、無効な推論をもたらす可能性がある。 本稿では,広範囲に同定された部分的推定値に対する統一的,モデルに依存しない推論手法を提案する。 最適輸送問題に対する双対性理論に基づく本手法は、4つの重要な性質を持つ。 まず、ランダム化実験では、初期推定が任意に不正確な場合でも、条件分布の任意の推定をラップし、一様に妥当な推論を与えることができる。 観察研究への本手法の簡単な拡張は、通常の意味では二重に頑健である。 第二に、半パラメトリックレートでニュアンスパラメータを推定した場合、我々の推定器は鋭い部分識別境界に対して漸近的に偏りがない。 第3に、真のモデルが選択されていなくても、有効性を犠牲にすることなく、共変量やモデルを選択するために乗算器ブートストラップを適用することができる。 最後に,本手法は計算効率が高い。 総合的に3つの経験的応用において,本手法は構造的仮定を伴わずに,推定された集合と信頼区間の幅を一貫して減少させる。

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