論文の概要: Clustered Switchback Experiments: Near-Optimal Rates Under
Spatiotemporal Interference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15574v3
- Date: Tue, 6 Feb 2024 18:36:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-07 11:36:38.401980
- Title: Clustered Switchback Experiments: Near-Optimal Rates Under
Spatiotemporal Interference
- Title（参考訳）: クラスタースイッチバック実験:時空間干渉下における近似最適速度
- Authors: Su Jia, Nathan Kallus, Christina Lee Yu
- Abstract要約: 我々は, 平均治療効果 (GATE) を推定し, 全単位を常に治療やコントロールに曝露した平均結果の差を推定した。
そこで我々は,単位をクラスタにグループ化し,時間ステップをブロックにグループ化する,クラスタ化されたスイッチバック設計を提案する。
良好なクラスタリングを許容するグラフに対して,Horvitz-Thompson推定器が$tilde O(1/NT)$ mean-squared error (MSE)を達成し,$Omega (1/NT)$ lower bound to logarithmic termsと一致することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.17596656599103
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider experimentation in the presence of non-stationarity, inter-unit
(spatial) interference, and carry-over effects (temporal interference), where
we wish to estimate the global average treatment effect (GATE), the difference
between average outcomes having exposed all units at all times to treatment or
to control. We suppose spatial interference is described by a graph, where a
unit's outcome depends on its neighborhood's treatment assignments, and that
temporal interference is described by a hidden Markov decision process, where
the transition kernel under either treatment (action) satisfies a rapid mixing
condition. We propose a clustered switchback design, where units are grouped
into clusters and time steps are grouped into blocks and each whole
cluster-block combination is assigned a single random treatment. Under this
design, we show that for graphs that admit good clustering, a truncated
exposure-mapping Horvitz-Thompson estimator achieves $\tilde O(1/NT)$
mean-squared error (MSE), matching an $\Omega(1/NT)$ lower bound up to
logarithmic terms. Our results simultaneously generalize the $N=1$ setting of
Hu, Wager 2022 (and improves on the MSE bound shown therein for
difference-in-means estimators) as well as the $T=1$ settings of Ugander et al
2013 and Leung 2022. Simulation studies validate the favorable performance of
our approach.
- Abstract（参考訳）: 我々は,非定常性,ユニット間干渉(空間的)干渉,時空間干渉(時空間干渉)の存在下での実験を考察し,グローバル平均治療効果(GATE)を推定し,全てのユニットが常に治療や制御のために露出した平均結果の差について検討した。
空間的干渉はグラフによって記述され、単位の結果はその近傍の処理割り当てに依存し、時間的干渉は隠れマルコフ決定過程によって記述され、どちらの処理(作用)下の遷移核も急速な混合条件を満たすと仮定する。
本稿では,単位をクラスタにグループ化し,時間ステップをブロックにグループ化し,各クラスタとブロックの組み合わせに単一のランダムな処理を割り当てるクラスタ型スイッチバック設計を提案する。
この設計では、良好なクラスタリングを許容するグラフに対して、Truncated exposure-mapping Horvitz-Thompson estimator が$\tilde O(1/NT)$ mean-squared error (MSE) を達成し、$\Omega(1/NT)$ lower bound to logarithmic terms と一致することを示す。
結果は同時に、hu, wager 2022 の $n=1$ 設定を一般化し、また ugander et al 2013 と leung 2022 の $t=1$ 設定を一般化した。
シミュレーション研究は我々のアプローチの好ましい性能を検証する。
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