論文の概要: Exchangeable Gaussian Processes for Staggered-Adoption Policy Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.21031v1
• Date: Tue, 24 Feb 2026 15:52:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-25 17:34:53.821115
• Title: Exchangeable Gaussian Processes for Staggered-Adoption Policy Evaluation
• Title（参考訳）: 厳密な適応政策評価のための交換可能なガウス過程
• Authors: Hayk Gevorgyan, Konstantinos Kalogeropoulos, Angelos Alexopoulos,
• Abstract要約: パネルデータにおける因果推論のための交換可能なマルチタスクガウスプロセス(GP)について検討する。 提案手法は,GP先行処理による処理単位と制御単位の連成進化をモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the use of exchangeable multi-task Gaussian processes (GPs) for causal inference in panel data, applying the framework to two settings: one with a single treated unit subject to a once-and-for-all treatment and another with multiple treated units and staggered treatment adoption. Our approach models the joint evolution of outcomes for treated and control units through a GP prior that ensures exchangeability across units while allowing for flexible nonlinear trends over time. The resulting posterior predictive distribution for the untreated potential outcomes of the treated unit provides a counterfactual path, from which we derive pointwise and cumulative treatment effects, along with credible intervals to quantify uncertainty. We implement several variations of the exchangeable GP model using different kernel functions. To assess prediction accuracy, we conduct a placebo-style validation within the pre-intervention window by selecting a ``fake'' intervention date. Ultimately, this study illustrates how exchangeable GPs serve as a flexible tool for policy evaluation in panel data settings and proposes a novel approach to staggered-adoption designs with a large number of treated and control units.
• Abstract（参考訳）: パネルデータの因果推論に多タスクガウシアンプロセス(GP)を用いて,1つの処理単位を1回処理単位とし,1つの処理単位を1回処理単位とし,1つの処理単位を1回処理単位とする。 提案手法は,GP先行処理による処理単位と制御単位の連成進化をモデル化し,単位間の交換性を確保するとともに,時間とともに柔軟な非線形トレンドを実現する。 処理単位の未処理の潜在的結果に対する結果として生じる後続の予測分布は、不確実性を定量化するために信頼区間とともに、ポイントワイドおよび累積的な処理効果を導出する反ファクトパスを提供する。 異なるカーネル関数を用いた交換可能なGPモデルのいくつかのバリエーションを実装した。 予測精度を評価するため,<fake'の介入日を選択することにより,プレインターベンションウィンドウ内でプラセボ型検証を行う。 最終的に、パネルデータ設定におけるポリシー評価の柔軟なツールとして、交換可能なGPがどのように機能するかを示し、多数の処理・制御ユニットを持つスタッガー適応設計への新しいアプローチを提案する。

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