論文の概要: Conformal Diffusion Models for Individual Treatment Effect Estimation and Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01582v1
• Date: Fri, 2 Aug 2024 21:35:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-06 19:30:18.816576
• Title: Conformal Diffusion Models for Individual Treatment Effect Estimation and Inference
• Title（参考訳）: 個別処理効果推定と推定のための等角拡散モデル
• Authors: Hengrui Cai, Huaqing Jin, Lexin Li,
• Abstract要約: 個々の治療効果は、個々のレベルで最もきめ細かい治療効果を提供する。 本稿では,これらの複雑な課題に対処する共形拡散モデルに基づく新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.406853903837333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating treatment effects from observational data is of central interest across numerous application domains. Individual treatment effect offers the most granular measure of treatment effect on an individual level, and is the most useful to facilitate personalized care. However, its estimation and inference remain underdeveloped due to several challenges. In this article, we propose a novel conformal diffusion model-based approach that addresses those intricate challenges. We integrate the highly flexible diffusion modeling, the model-free statistical inference paradigm of conformal inference, along with propensity score and covariate local approximation that tackle distributional shifts. We unbiasedly estimate the distributions of potential outcomes for individual treatment effect, construct an informative confidence interval, and establish rigorous theoretical guarantees. We demonstrate the competitive performance of the proposed method over existing solutions through extensive numerical studies.
• Abstract（参考訳）: 観察データから治療効果を推定することは、多くのアプリケーション領域において中心的な関心事である。 個々の治療効果は、個々のレベルで最もきめ細かい治療効果を示し、パーソナライズされたケアを促進するのに最も有用である。 しかし、いくつかの問題により、その推定と推測は未発達のままである。 本稿では、これらの複雑な課題に対処する新しい共形拡散モデルに基づくアプローチを提案する。 我々は,共形推論のモデルフリーな統計的推論パラダイムである高フレキシブルな拡散モデルと,分布シフトに対処する確率スコアと共変局所近似を統合した。 我々は、個々の治療効果の潜在的な結果の分布を不偏に見積もり、情報的信頼区間を構築し、厳密な理論的保証を確立する。 提案手法の既存解に対する競合性能を,広範囲な数値研究により実証した。

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