論文の概要: Dynamic Local Average Treatment Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01463v1
• Date: Thu, 2 May 2024 16:52:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 15:45:41.932954
• Title: Dynamic Local Average Treatment Effects
• Title（参考訳）: 局所的平均処理効果
• Authors: Ravi B. Sojitra, Vasilis Syrgkanis,
• Abstract要約: 我々は、デジタルレコメンデーションや適応医療トライアルなどの応用において、一方の非準拠を伴う動的治療規則(DTR)を検討する。 局所的局所的平均処理効果の非パラメトリック同定,推定,推定を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.014535120129338
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider Dynamic Treatment Regimes (DTRs) with one sided non-compliance that arise in applications such as digital recommendations and adaptive medical trials. These are settings where decision makers encourage individuals to take treatments over time, but adapt encouragements based on previous encouragements, treatments, states, and outcomes. Importantly, individuals may choose to (not) comply with a treatment recommendation, whenever it is made available to them, based on unobserved confounding factors. We provide non-parametric identification, estimation, and inference for Dynamic Local Average Treatment Effects, which are expected values of multi-period treatment contrasts among appropriately defined complier subpopulations. Under standard assumptions in the Instrumental Variable and DTR literature, we show that one can identify local average effects of contrasts that correspond to offering treatment at any single time step. Under an additional cross-period effect-compliance independence assumption, which is satisfied in Staggered Adoption settings and a generalization of them, which we define as Staggered Compliance settings, we identify local average treatment effects of treating in multiple time periods.
• Abstract（参考訳）: 我々は、デジタルレコメンデーションや適応医療トライアルなどの応用において、一方の非準拠を伴う動的治療規則(DTR)を検討する。 これらは、意思決定者が個人が時間とともに治療を受けることを奨励するが、以前の奨励、治療、状態、結果に基づいて奨励を適応する設定である。 重要なのは、個人が治療勧告を遵守する(従わない)ことを選択できることだ。 本研究では,多周期処理コントラストの予測値である動的局所的平均処理効果の非パラメトリック同定,推定,推定を行う。 インストゥルメンタル・バリアブルとDTRの文献における標準的な仮定では、任意の時間ステップで治療を行うためのコントラストの局所的な平均効果を識別できることが示される。 また,Saggered Adoption 設定で満足するクロス周期効果コンプライアンス独立仮定と,Saggered Compliance 設定と定義するそれらの一般化により,複数の期間における治療の局所的平均処理効果を同定する。

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