論文の概要: Doubly robust outlier resistant inference on causal treatment effect
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17439v2
- Date: Fri, 05 Sep 2025 06:26:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-08 14:27:25.226718
- Title: Doubly robust outlier resistant inference on causal treatment effect
- Title（参考訳）: 二重頑健なアウトリア抵抗性推論が因果治療効果に及ぼす影響
- Authors: Byeonghee Lee, Juhyun Park, Saebom Jeon, Joonsung Kang,
- Abstract要約: 外層部は、特に小さな試料において、観察研究において因果効果の推定を著しく歪めることができる。
本稿では, 汚染データモデルに基づくATEの2倍のロバストな推定器を開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7728880452187217
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Outliers can severely distort causal effect estimation in observational studies, especially in small samples. We develop a doubly robust estimator of the ATE under a contaminated-data model that explicitly accommodates outliers. Robustness to outliers is delivered via a bounded-influence estimating equation for the outcome model and covariate balancing propensity scores (CBPS) for treatment assignment. To mitigate overfitting in high dimensions, we incorporate variable selection and unify all components within a penalized empirical likelihood framework. For further inference, we derive an optimal finite-sample confidence interval (CI) whose endpoints are invariant to outliers under the contaminated model. Across extensive simulations and two gene-expression applications (Golub; Khan pediatric tumor), the proposed ATE estimator and finite-sample CI outperform state-of-the-art competitors in bias, mean squared error, empirical coverage, and interval length over a wide range of contamination levels and sample sizes.
- Abstract（参考訳）: 外層部は、特に小さな試料において、観察研究において因果効果の推定を著しく歪めることができる。
本稿では, 汚染データモデルに基づくATEの2倍のロバストな推定器を開発する。
アウトレーヤへのロバストネスは、結果モデルに対する有界影響推定方程式と、治療代入のための共変量バランス性スコア(CBPS)を介して提供される。
高次元でのオーバーフィッティングを軽減するため、変数選択を取り入れ、すべてのコンポーネントをペナル化された経験的可能性フレームワークに統一する。
さらに推測するために、汚染されたモデルの下では、終端が外れ値に不変な最適有限サンプル信頼区間(CI)を導出する。
広範囲にわたるシミュレーションと2つの遺伝子発現応用(Golub; Khan pediatric tumor)、提案されたATE推定器と有限サンプルCIは、バイアス、平均二乗誤差、経験的カバレッジ、広範囲の汚染レベルとサンプルサイズに対する間隔長において、最先端の競合よりも優れていた。
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