論文の概要: Active Adaptive Experimental Design for Treatment Effect Estimation with Covariate Choices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03589v2
• Date: Tue, 18 Jun 2024 18:20:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 04:59:27.290515
• Title: Active Adaptive Experimental Design for Treatment Effect Estimation with Covariate Choices
• Title（参考訳）: 共変量選択による処理効果推定のための能動適応実験設計
• Authors: Masahiro Kato, Akihiro Oga, Wataru Komatsubara, Ryo Inokuchi,
• Abstract要約: 本研究では,平均治療効果(ATE)を効率的に推定するための適応実験を設計する。 適応実験の各ラウンドでは、実験者が実験ユニットをサンプリングし、治療を割り当て、その結果を直ちに観察する。 実験の最後に、実験者は収集されたサンプルを用いてATEを推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.21848268647674
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study designs an adaptive experiment for efficiently estimating average treatment effects (ATEs). In each round of our adaptive experiment, an experimenter sequentially samples an experimental unit, assigns a treatment, and observes the corresponding outcome immediately. At the end of the experiment, the experimenter estimates an ATE using the gathered samples. The objective is to estimate the ATE with a smaller asymptotic variance. Existing studies have designed experiments that adaptively optimize the propensity score (treatment-assignment probability). As a generalization of such an approach, we propose optimizing the covariate density as well as the propensity score. First, we derive the efficient covariate density and propensity score that minimize the semiparametric efficiency bound and find that optimizing both covariate density and propensity score minimizes the semiparametric efficiency bound more effectively than optimizing only the propensity score. Next, we design an adaptive experiment using the efficient covariate density and propensity score sequentially estimated during the experiment. Lastly, we propose an ATE estimator whose asymptotic variance aligns with the minimized semiparametric efficiency bound.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,平均治療効果(ATE)を効率的に推定するための適応実験を設計する。 適応実験の各ラウンドにおいて、実験者は実験ユニットを順次サンプリングし、治療を割り当て、その結果を直ちに観察する。 実験の最後に、実験者は収集されたサンプルを用いてATEを推定する。 目的は、ATEをより小さな漸近的分散で推定することである。 既存の研究では、適合度スコア(処理-割り当て確率)を適応的に最適化する実験が設計されている。 このようなアプローチの一般化として、共変量密度と確率スコアの最適化を提案する。 まず, 半パラメトリック効率のみを最適化するよりも, 半パラメトリック係数と相対性スコアの両方を最適化することで, 半パラメトリック効率だけを最適化するよりも効率的に半パラメトリック効率を最大化できることを示す。 次に、効率的な共変量密度と確率スコアを用いて、実験中に逐次見積もった適応実験を設計する。 最後に、漸近的分散が最小の半パラメトリック効率境界と一致したATE推定器を提案する。

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