論文の概要: Advancing Causal Inference: A Nonparametric Approach to ATE and CATE Estimation with Continuous Treatments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06593v1
• Date: Tue, 10 Sep 2024 15:34:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 16:59:09.660004
• Title: Advancing Causal Inference: A Nonparametric Approach to ATE and CATE Estimation with Continuous Treatments
• Title（参考訳）: 因果推論の促進:連続治療によるATEおよびCATE推定の非パラメトリック的アプローチ
• Authors: Hugo Gobato Souto, Francisco Louzada Neto,
• Abstract要約: 本稿では, 連続処理における平均処理効果 (ATE) と条件平均処理効果 (CATE) を推定するための一般化されたps-BARTモデルを提案する。 ps-BARTモデルの非パラメトリックな性質は、処理と結果変数の間の非線形関係を捉える柔軟性をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper introduces a generalized ps-BART model for the estimation of Average Treatment Effect (ATE) and Conditional Average Treatment Effect (CATE) in continuous treatments, addressing limitations of the Bayesian Causal Forest (BCF) model. The ps-BART model's nonparametric nature allows for flexibility in capturing nonlinear relationships between treatment and outcome variables. Across three distinct sets of Data Generating Processes (DGPs), the ps-BART model consistently outperforms the BCF model, particularly in highly nonlinear settings. The ps-BART model's robustness in uncertainty estimation and accuracy in both point-wise and probabilistic estimation demonstrate its utility for real-world applications. This research fills a crucial gap in causal inference literature, providing a tool better suited for nonlinear treatment-outcome relationships and opening avenues for further exploration in the domain of continuous treatment effect estimation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, ベイジアンカウサルフォレスト(BCF)モデルの限界に対処するため, 連続処理における平均処理効果(ATE)と条件平均処理効果(CATE)を推定するための一般化されたps-BARTモデルを提案する。 ps-BARTモデルの非パラメトリックな性質は、処理と結果変数の間の非線形関係を捉える柔軟性をもたらす。 データ生成プロセス(DGP)の3つの異なるセットの中で、ps-BARTモデルはBCFモデル、特に非常に非線形な設定において一貫して優れる。 ps-BARTモデルにおける不確実性推定と不確実性推定の堅牢性は,実世界のアプリケーションに有効であることを示す。 本研究は、因果推論文学における重要なギャップを埋め、非線型処理-アウトカム関係に適したツールを提供し、継続的な処理効果推定の領域でさらなる探索を行うための道を開く。

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