論文の概要: PUATE: Semiparametric Efficient Average Treatment Effect Estimation from Treated (Positive) and Unlabeled Units

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19345v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 17:47:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:02:26.243554
• Title: PUATE: Semiparametric Efficient Average Treatment Effect Estimation from Treated (Positive) and Unlabeled Units
• Title（参考訳）: PUATE: 処理単位(陽性)と非標識単位の半パラメトリック平均処理効果の評価
• Authors: Masahiro Kato, Fumiaki Kozai, Ryo Inokuchi,
• Abstract要約: 本研究では、処理グループと未知のグループ構成ユニットのみを観測可能な環境で、ATE推定のための半パラメトリック効率的な推定器を開発する。 本研究は,欠落データと弱教師付き学習による因果推論に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.8856737627153874
• License:
• Abstract: The estimation of average treatment effects (ATEs), defined as the difference in expected outcomes between treatment and control groups, is a central topic in causal inference. This study develops semiparametric efficient estimators for ATE estimation in a setting where only a treatment group and an unknown group-comprising units for which it is unclear whether they received the treatment or control-are observable. This scenario represents a variant of learning from positive and unlabeled data (PU learning) and can be regarded as a special case of ATE estimation with missing data. For this setting, we derive semiparametric efficiency bounds, which provide lower bounds on the asymptotic variance of regular estimators. We then propose semiparametric efficient ATE estimators whose asymptotic variance aligns with these efficiency bounds. Our findings contribute to causal inference with missing data and weakly supervised learning.
• Abstract（参考訳）: 平均治療効果(ATE)の推定は,治療群と対照群との予測結果の差として定義され,因果推論における中心的なトピックである。 本研究は、治療群と未知のグループ構成単位のみで、治療を受けたか制御可能かが不明な環境で、ATE推定のための半パラメトリック効率的な推定器を開発した。 このシナリオは、正およびラベルなしデータ(PU学習)からの学習の変種であり、欠落データによるATE推定の特別なケースとみなすことができる。 この設定のために、半パラメトリック効率境界を導出し、正則推定器の漸近的分散の低い境界を与える。 次に、これらの効率境界に漸近的分散が一致する半パラメトリック効率的なATE推定器を提案する。 本研究は,欠落データと弱教師付き学習による因果推論に寄与する。

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