論文の概要: Externally Valid Policy Evaluation Combining Trial and Observational Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14763v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 10:01:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 21:09:39.085436
• Title: Externally Valid Policy Evaluation Combining Trial and Observational Data
• Title（参考訳）: 試行と観測データを組み合わせた外部妥当性評価
• Authors: Sofia Ek, Dave Zachariah
• Abstract要約: 対象人口に対する政策の結果について有効な推測を行うために,試行データを用いたい。 本研究では,任意のモデル誤校正範囲下で有効な試行ベースの政策評価を行う手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.122270502556372
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Randomized trials are widely considered as the gold standard for evaluating the effects of decision policies. Trial data is, however, drawn from a population which may differ from the intended target population and this raises a problem of external validity (aka. generalizability). In this paper we seek to use trial data to draw valid inferences about the outcome of a policy on the target population. Additional covariate data from the target population is used to model the sampling of individuals in the trial study. We develop a method that yields certifiably valid trial-based policy evaluations under any specified range of model miscalibrations. The method is nonparametric and the validity is assured even with finite samples. The certified policy evaluations are illustrated using both simulated and real data.
• Abstract（参考訳）: ランダム化試験は意思決定政策の効果を評価するための金の基準として広く考えられている。 しかし、試行データは意図された対象人口と異なる集団から引き出されたものであり、これは外的妥当性(つまり一般化可能性)の問題を引き起こす。 本稿では,対象人口に対する政策の結果について,有効な推測を行うために試行データを用いた。 対象個体群からの追加の共変量データは、試験研究における個人のサンプリングをモデル化するために使用される。 特定のモデルミスカバリレーションの範囲で検証可能な試行ベースの政策評価を行う手法を開発した。 この方法は非パラメトリックであり、有限サンプルであっても妥当性が保証される。 認証されたポリシー評価は、シミュレーションデータと実データの両方を用いて図示される。

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