論文の概要: Continuous Treatment Effects with Surrogate Outcomes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00168v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 20:50:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 17:25:55.751785
• Title: Continuous Treatment Effects with Surrogate Outcomes
• Title（参考訳）: サロゲートによる連続処理効果
• Authors: Zhenghao Zeng, David Arbour, Avi Feller, Raghavendra Addanki, Ryan Rossi, Ritwik Sinha, Edward H. Kennedy
• Abstract要約: 本研究では,サロゲートを効率よく組み込んで連続処理効果を推定する2つのロバストな手法を提案する。 ラベル付きデータのみを使用する手法と比較して,分散性の改善の可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.177898768597247
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many real-world causal inference applications, the primary outcomes (labels) are often partially missing, especially if they are expensive or difficult to collect. If the missingness depends on covariates (i.e., missingness is not completely at random), analyses based on fully-observed samples alone may be biased. Incorporating surrogates, which are fully observed post-treatment variables related to the primary outcome, can improve estimation in this case. In this paper, we study the role of surrogates in estimating continuous treatment effects and propose a doubly robust method to efficiently incorporate surrogates in the analysis, which uses both labeled and unlabeled data and does not suffer from the above selection bias problem. Importantly, we establish asymptotic normality of the proposed estimator and show possible improvements on the variance compared with methods that solely use labeled data. Extensive simulations show our methods enjoy appealing empirical performance.
• Abstract（参考訳）: 多くの実世界の因果推論アプリケーションでは、主要な結果(ラベル)が部分的に欠落していることが多い。 欠如が共変量に依存する場合(つまり、欠如は完全にランダムではない)、完全に観測されたサンプルのみに基づく分析は偏りがある。 一次結果に関連する処理後変数が完全に観察されたサロゲートを組み込むことは、この場合の推定を改善することができる。 本稿では, 連続処理効果の推定におけるサロゲートの役割について検討し, ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を用いて, 上記の選択バイアス問題に苦しむことなく, 効率的にサロゲートを組み込む2つの頑健な手法を提案する。 重要なことは,提案した推定器の漸近正規性を確立し,ラベル付きデータのみを使用する手法と比較して分散性の向上の可能性を示す。 広範にシミュレーションした結果,実験的なパフォーマンスを享受できることがわかった。

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