Fugu-MT 論文翻訳(概要): Doubly Robust Inference in Causal Latent Factor Models

論文の概要: Doubly Robust Inference in Causal Latent Factor Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11652v3
Date: Tue, 29 Oct 2024 15:26:15 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-30 13:37:39.657062
Title: Doubly Robust Inference in Causal Latent Factor Models
Title（参考訳）: 因果潜在因子モデルにおける二重ロバスト推論
Authors: Alberto Abadie, Anish Agarwal, Raaz Dwivedi, Abhin Shah,
Abstract要約: 本稿では、多数の単位と結果を含む現代データ豊富な環境において、観測不能なコンファウンディングの下での平均処理効果を推定する新しい手法を提案する。有限サンプル重み付けと保証を導出し、新しい推定器の誤差がパラメトリック速度で平均ゼロガウス分布に収束することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.116813197164047
License:
Abstract: This article introduces a new estimator of average treatment effects under unobserved confounding in modern data-rich environments featuring large numbers of units and outcomes. The proposed estimator is doubly robust, combining outcome imputation, inverse probability weighting, and a novel cross-fitting procedure for matrix completion. We derive finite-sample and asymptotic guarantees, and show that the error of the new estimator converges to a mean-zero Gaussian distribution at a parametric rate. Simulation results demonstrate the relevance of the formal properties of the estimators analyzed in this article.
Abstract（参考訳）: 本稿では、多数の単位と結果を含む現代データ豊富な環境において、観測不能なコンファウンディングの下での平均処理効果を推定する新しい手法を提案する。提案した推定器は2重に頑健であり,結果計算,逆確率重み付け,行列補完のための新しいクロスフィット手法を組み合わせた。有限サンプルと漸近保証を導出し、新しい推定器の誤差がパラメトリック速度で平均ゼロガウス分布に収束することを示す。シミュレーション結果は,本論文で解析した推定器の形式的特性の関連性を示す。

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