論文の概要: Optimistic Algorithms for Adaptive Estimation of the Average Treatment Effect

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04673v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 05:39:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:57:35.901157
• Title: Optimistic Algorithms for Adaptive Estimation of the Average Treatment Effect
• Title（参考訳）: 平均処理効果の適応推定のための最適アルゴリズム
• Authors: Ojash Neopane, Aaditya Ramdas, Aarti Singh,
• Abstract要約: マルティンゲール理論の最近の進歩は、下流推論の力を高めるための適応的手法の道を開いた。 最適な因果推論手法を利用する適応的サンプリング手順について検討する。 本研究は,理論・実践における適応因果推論手法の進歩の歩みを示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.25361703897723
• License:
• Abstract: Estimation and inference for the Average Treatment Effect (ATE) is a cornerstone of causal inference and often serves as the foundation for developing procedures for more complicated settings. Although traditionally analyzed in a batch setting, recent advances in martingale theory have paved the way for adaptive methods that can enhance the power of downstream inference. Despite these advances, progress in understanding and developing adaptive algorithms remains in its early stages. Existing work either focus on asymptotic analyses that overlook exploration-exploitation tradeoffs relevant in finite-sample regimes or rely on simpler but suboptimal estimators. In this work, we address these limitations by studying adaptive sampling procedures that take advantage of the asymptotically optimal Augmented Inverse Probability Weighting (AIPW) estimator. Our analysis uncovers challenges obscured by asymptotic approaches and introduces a novel algorithmic design principle reminiscent of optimism in multiarmed bandits. This principled approach enables our algorithm to achieve significant theoretical and empirical gains compared to prior methods. Our findings mark a step forward in advancing adaptive causal inference methods in theory and practice.
• Abstract（参考訳）: 平均治療効果(ATE)の推定と推定は因果推論の基礎であり、しばしばより複雑な設定のための手順開発の基礎となる。 伝統的にバッチ環境で解析されてきたが、近年のマルティンゲール理論の進歩は下流推論の力を高めるための適応的手法の道を開いた。 これらの進歩にもかかわらず、適応アルゴリズムの理解と開発は、まだ初期段階にある。 既存の研究は、有限サンプル体制に関係する探索と爆発のトレードオフを見越す漸近的な分析に焦点をあてるか、単純だが最適でない推定器に依存するかのどちらかである。 本研究では, 漸近的に最適であるAIPW (Augmented Inverse Probability Weighting) 推定器を利用する適応サンプリング法について検討する。 本分析では, 漸近的アプローチによって隠蔽された課題を明らかにし, 多腕包帯における楽観主義を想起させる新しいアルゴリズム設計原理を提案する。 この原理的手法により,従来の手法と比較して,理論的および経験的ゲインを達成することができる。 本研究は,理論・実践における適応因果推論手法の進歩の歩みを示すものである。

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