論文の概要: Shrinkage-Based Regressions with Many Related Treatments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01202v1
• Date: Tue, 01 Jul 2025 21:44:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:22:59.940413
• Title: Shrinkage-Based Regressions with Many Related Treatments
• Title（参考訳）: 多くの関連治療を施した収縮型回帰
• Authors: Enes Dilber, Colin Gray,
• Abstract要約: 実践者は、しばしば関連する部分的な重なり合う多くの治療の効果を解き放つことを望んでいる。 個別の処理係数を推定する一般的なアプローチは、現実的な意思決定にはうるさすぎる。 そこで我々は,不均質なモデルと均質なモデルの間を移動させるために,カスタマイズされたリッジ回帰を用いた計算学的軽量モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When using observational causal models, practitioners often want to disentangle the effects of many related, partially-overlapping treatments. Examples include estimating treatment effects of different marketing touchpoints, ordering different types of products, or signing up for different services. Common approaches that estimate separate treatment coefficients are too noisy for practical decision-making. We propose a computationally light model that uses a customized ridge regression to move between a heterogeneous and a homogenous model: it substantially reduces MSE for the effects of each individual sub-treatment while allowing us to easily reconstruct the effects of an aggregated treatment. We demonstrate the properties of this estimator in theory and simulation, and illustrate how it has unlocked targeted decision-making at Wayfair.
• Abstract（参考訳）: 観察因果モデルを使用する場合、実践者は、しばしば関連する部分的に重複する多くの治療の効果を解き放つことを望んでいる。 例えば、異なるマーケティングタッチポイントの処理効果の見積、異なるタイプの製品の注文、異なるサービスへのサインアップなどです。 個別の処理係数を推定する一般的なアプローチは、現実的な意思決定にはうるさすぎる。 本研究では, 最適化されたリッジ回帰を用いて不均一なモデルと均質なモデルの間を移動し, 個々のサブ処理の効果について, MSEを著しく低減し, 集約処理の効果を容易に再構築できる計算軽量モデルを提案する。 我々は,この推定器の特性を理論とシミュレーションで実証し,Wayfairにおける目標決定の解き放つ方法を示した。

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