Fugu-MT 論文翻訳(概要): Type 2 Tobit Sample Selection Models with Bayesian Additive Regression Trees

論文の概要: Type 2 Tobit Sample Selection Models with Bayesian Additive Regression Trees

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03600v1
Date: Wed, 05 Feb 2025 20:41:40 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-07 14:32:12.384086
Title: Type 2 Tobit Sample Selection Models with Bayesian Additive Regression Trees
Title（参考訳）: ベイジアン付加回帰木を用いたタイプ2トビットサンプル選択モデル
Authors: Eoghan O'Neill,
Abstract要約: 非線形性およびモデル不確実性を考慮したタイプ2Tobitサンプル選択モデルを拡張した。我々は、シミュレーション研究と、RAND Health Insurance Experimentデータセットへの応用を含む。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: This paper introduces Type 2 Tobit Bayesian Additive Regression Trees (TOBART-2). BART can produce accurate individual-specific treatment effect estimates. However, in practice estimates are often biased by sample selection. We extend the Type 2 Tobit sample selection model to account for nonlinearities and model uncertainty by including sums of trees in both the selection and outcome equations. A Dirichlet Process Mixture distribution for the error terms allows for departure from the assumption of bivariate normally distributed errors. Soft trees and a Dirichlet prior on splitting probabilities improve modeling of smooth and sparse data generating processes. We include a simulation study and an application to the RAND Health Insurance Experiment data set.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Tobit Bayesian Additive Regression Trees (TOBART-2)を紹介する。 BARTは個々の治療効果を正確に推定することができる。しかし、実際には、見積もりはサンプル選択によってバイアスされることが多い。我々は,選択式と結果式の両方に木々の和を含めることで,非線形性や不確実性を考慮したタイプ2Tobitサンプル選択モデルを拡張した。エラー項に対するディリクレ過程混合分布は、二変量正規分布誤差の仮定から逸脱することができる。分裂確率に先立つソフトツリーとディリクレは、滑らかでスパースなデータ生成プロセスのモデリングを改善する。我々は、シミュレーション研究と、RAND Health Insurance Experimentデータセットへの応用を含む。

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