論文の概要: A Systematic Review of Conformal Inference Procedures for Treatment Effect Estimation: Methods and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21660v1
- Date: Thu, 25 Sep 2025 22:31:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-29 20:57:54.056437
- Title: A Systematic Review of Conformal Inference Procedures for Treatment Effect Estimation: Methods and Challenges
- Title（参考訳）: 治療効果推定のためのコンフォーマル推論手法の体系的レビュー:方法と課題
- Authors: Pascal Memmesheimer, Vincent Heuveline, Jürgen Hesser,
- Abstract要約: 治療効果推定のための共形予測手法について,系統的な検討を行った。
この領域で現在行われている最先端の手法を同定し記述する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Treatment effect estimation is essential for informed decision-making in many fields such as healthcare, economics, and public policy. While flexible machine learning models have been widely applied for estimating heterogeneous treatment effects, quantifying the inherent uncertainty of their point predictions remains an issue. Recent advancements in conformal prediction address this limitation by allowing for inexpensive computation, as well as distribution shifts, while still providing frequentist, finite-sample coverage guarantees under minimal assumptions for any point-predictor model. This advancement holds significant potential for improving decision-making in especially high-stakes environments. In this work, we perform a systematic review regarding conformal prediction methods for treatment effect estimation and provide for both the necessary theoretical background. Through a systematic filtering process, we select and analyze eleven key papers, identifying and describing current state-of-the-art methods in this area. Based on our findings, we propose directions for future research.
- Abstract（参考訳）: 治療効果の推定は、医療、経済、公共政策など多くの分野において、情報的意思決定に不可欠である。
フレキシブル機械学習モデルは不均一な処理効果を推定するために広く応用されているが、ポイント予測の本質的な不確実性を定量化することは依然として問題である。
コンフォメーション予測の最近の進歩は、この制限に対処するため、安価な計算と分布シフトを許容すると同時に、任意の点予測モデルに対して最小限の仮定の下で、頻繁で有限サンプルのカバレッジ保証を提供する。
この進歩は、特に高い環境における意思決定を改善する大きな可能性を秘めている。
本研究では, 治療効果推定のための共形予測手法の体系的検討を行い, 必要な理論的背景の両方を提供する。
組織的なフィルタリングプロセスを通じて、この領域における現在の最先端の手法を特定し、記述し、11の鍵となる論文を選択し、分析する。
本研究の成果を踏まえ,今後の研究の方向性を提案する。
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