論文の概要: Benchmarking Estimators for Natural Experiments: A Novel Dataset and a Doubly Robust Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04500v1
- Date: Fri, 6 Sep 2024 15:44:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 22:31:08.701180
- Title: Benchmarking Estimators for Natural Experiments: A Novel Dataset and a Doubly Robust Algorithm
- Title（参考訳）: 自然実験のためのベンチマーク推定器:新しいデータセットと2倍ロバストアルゴリズム
- Authors: R. Teal Witter, Christopher Musco,
- Abstract要約: 幼少期のリテラシー非営利団体から得られた,新たな自然実験データセットについて紹介する。
データセットに20以上の確立された推定値を適用すると、非営利団体の有効性を評価するための一貫性のない結果が得られる。
合成結果を用いて推定器の精度を評価するベンチマークを作成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.201705893125775
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Estimating the effect of treatments from natural experiments, where treatments are pre-assigned, is an important and well-studied problem. We introduce a novel natural experiment dataset obtained from an early childhood literacy nonprofit. Surprisingly, applying over 20 established estimators to the dataset produces inconsistent results in evaluating the nonprofit's efficacy. To address this, we create a benchmark to evaluate estimator accuracy using synthetic outcomes, whose design was guided by domain experts. The benchmark extensively explores performance as real world conditions like sample size, treatment correlation, and propensity score accuracy vary. Based on our benchmark, we observe that the class of doubly robust treatment effect estimators, which are based on simple and intuitive regression adjustment, generally outperform other more complicated estimators by orders of magnitude. To better support our theoretical understanding of doubly robust estimators, we derive a closed form expression for the variance of any such estimator that uses dataset splitting to obtain an unbiased estimate. This expression motivates the design of a new doubly robust estimator that uses a novel loss function when fitting functions for regression adjustment. We release the dataset and benchmark in a Python package; the package is built in a modular way to facilitate new datasets and estimators.
- Abstract（参考訳）: 治療が事前に割り当てられた自然実験から治療の効果を推定することは、重要かつよく研究された問題である。
幼少期のリテラシー非営利団体から得られた,新たな自然実験データセットについて紹介する。
驚くべきことに、データセットに20以上の確立された推定値を適用すると、非営利団体の有効性を評価するのに矛盾する結果が得られます。
これを解決するために、我々は、ドメインの専門家が設計した合成結果を用いて推定器の精度を評価するベンチマークを作成する。
このベンチマークは、サンプルサイズ、治療相関、確率スコアの正確さなど、実世界の条件でのパフォーマンスを広範囲に調査している。
本ベンチマークから, 単純かつ直感的な回帰調整に基づく2重頑健な処理効果推定器のクラスは, 一般に, より複雑な推定器を桁違いに上回っていることが明らかとなった。
二重頑健な推定器の理論的理解をより良く支援するために、データセット分割を用いて不偏推定値を得るような推定器の分散に対する閉形式式を導出する。
この式は、回帰調整に適合する関数に新しい損失関数を用いる2倍頑健な新しい推定器の設計を動機付けている。
我々は、データセットとベンチマークをPythonパッケージでリリースしました。
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