論文の概要: Faster Rates for Switchback Experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15574v1
• Date: Mon, 25 Dec 2023 01:00:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 17:26:04.820108
• Title: Faster Rates for Switchback Experiments
• Title（参考訳）: スイッチバック実験の高速化
• Authors: Su Jia, Sohom Bhattacharya, Nathan Kallus, Christina Lee Yu
• Abstract要約: ブロック全体を用いた代替推定器を提案し、同じ仮定で設計に依存しない GATE 推定値に対して$sqrtlog T/T$ を推定できることを驚くほど示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.69274706771475
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Switchback experimental design, wherein a single unit (e.g., a whole system) is exposed to a single random treatment for interspersed blocks of time, tackles both cross-unit and temporal interference. Hu and Wager (2022) recently proposed a treatment-effect estimator that truncates the beginnings of blocks and established a $T^{-1/3}$ rate for estimating the global average treatment effect (GATE) in a Markov setting with rapid mixing. They claim this rate is optimal and suggest focusing instead on a different (and design-dependent) estimand so as to enjoy a faster rate. For the same design we propose an alternative estimator that uses the whole block and surprisingly show that it in fact achieves an estimation rate of $\sqrt{\log T/T}$ for the original design-independent GATE estimand under the same assumptions.
• Abstract（参考訳）: スイッチバック実験設計では、1つのユニット(例えば、システム全体)が1つのランダムな時間ブロックの処理に晒され、クロスユニットと時間的干渉の両方に取り組む。 Hu and Wager (2022) はブロックの開始点を縮める処理効果推定器を提案し、高速な混合を伴うマルコフ条件下でのグローバル平均処理効果(GATE)を推定するための$T^{-1/3}$レートを確立した。 彼らはこのレートが最適であり、より速いレートを楽しむために、異なる(そして設計に依存した)見積もりに焦点を当てることを提案している。 同じ設計の場合、ブロック全体を用いた代替推定器を提案し、同じ仮定の下で、元の設計に依存しないGATE推定器に対して、実際に$\sqrt{\log T/T}$の推定率を達成できることを示した。

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