論文の概要: Inverting estimating equations for causal inference on quantiles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00987v2
- Date: Wed, 14 Aug 2024 22:59:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-16 19:04:55.772045
- Title: Inverting estimating equations for causal inference on quantiles
- Title（参考訳）: 量子論における因果推論のための推定方程式の反転
- Authors: Chao Cheng, Fan Li,
- Abstract要約: 因果推論解のクラスを、潜在的な結果の平均をその量子化量に推定することから一般化する。
本研究の結果から, 平均因果推定値を用いて因果推定を行うことにより, 因果推定を容易化できる可能性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.801213477601286
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The causal inference literature frequently focuses on estimating the mean of the potential outcome, whereas quantiles of the potential outcome may carry important additional information. We propose a unified approach, based on the inverse estimating equations, to generalize a class of causal inference solutions from estimating the mean of the potential outcome to its quantiles. We assume that a moment function is available to identify the mean of the threshold-transformed potential outcome, based on which a convenient construction of the estimating equation of quantiles of potential outcome is proposed. In addition, we give a general construction of the efficient influence functions of the mean and quantiles of potential outcomes, and explicate their connection. We motivate estimators for the quantile estimands with the efficient influence function, and develop their asymptotic properties when either parametric models or data-adaptive machine learners are used to estimate the nuisance functions. A broad implication of our results is that one can rework the existing result for mean causal estimands to facilitate causal inference on quantiles. Our general results are illustrated by several analytical and numerical examples.
- Abstract（参考訳）: 因果推論の文献は、しばしば潜在的な結果の平均を推定することに焦点を当てるが、潜在的な結果の量子化は重要な追加情報を運ぶ可能性がある。
逆推定方程式に基づく統一的なアプローチを提案し、因果推論解のクラスを、潜在的な結果の平均をその量子化量に推定することから一般化する。
本研究は、ポテンシャル結果の量子化方程式を簡易に構築する手法に基づいて、しきい値変換されたポテンシャル結果の平均を同定するモーメント関数が可能であることを仮定する。
さらに、ポテンシャル結果の平均と量子の効率的な影響関数を一般化し、それらの関係を解明する。
本研究では,パラメータモデルとデータ適応型機械学習器のどちらかがニュアンス関数を推定するために使用される場合,量子推定器を効率的な影響関数で動機付け,その漸近特性を開発する。
本研究の結果から, 平均因果推定値を用いて因果推定を行うことにより, 因果推定を容易化できる可能性が示唆された。
我々の一般的な結果は、いくつかの解析的および数値的な例によって示される。
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