論文の概要: Let Time Tell: Identification and Gaussian Process Estimation for Interrupted Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.20610v1
• Date: Thu, 20 Aug 2026 23:20:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-24 14:49:32.274431
• Title: Let Time Tell: Identification and Gaussian Process Estimation for Interrupted Time Series
• Title（参考訳）: Let Time Tell: 中断時間列の同定とガウス過程推定
• Abstract要約: 処理が各単位に同時に影響を及ぼす割り込み時系列設計における因果推論について検討する。 潜在的な結果の枠組み内での同定を確立し,ガウス過程の回帰によって反事実を推定する。 Rパッケージ、gpssはアプローチを実装している。
• 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 causal inference in interrupted time series designs where a treatment affects every unit simultaneously, so that the contemporaneous controls used by difference-in-differences and synthetic control are unavailable and the counterfactual must be extrapolated from a unit's own pre-treatment history. We establish identification within the potential outcomes framework and estimate the counterfactual by Gaussian process regression. Rather than committing to a single best-fitting trend, the estimator retains the functions consistent with the pre-treatment series and widens its intervals where extrapolation magnifies their divergence. Connecting it to reproducing kernel Hilbert space theory, we derive a bias decomposition that isolates the component extrapolation inflates and a worst-case bound on that component, justifying the Gaussian process estimator's posterior variance as extrapolation-aware uncertainty quantification. In closed form, the band equals the worst-case divergence the model class permits among functions consistent with the pre-treatment data. The method is illustrated with calibrated simulations and an analysis of handgun purchases after the Supreme Court's Heller decision, a universal treatment whose practical effect concentrates in a single jurisdiction. An R package, gpss, implements the approach.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,各単位に対する処理が同時に影響する割り込み時系列設計における因果推論について検討し,差分差分制御と合成制御による同時制御が利用できないこと,また,処理前の処理履歴から反事実を外挿する必要があること,について考察した。 潜在的な結果の枠組み内での同定を確立し、ガウス過程の回帰によって反事実を推定する。 一つのベストフィットトレンドにコミットするのではなく、推定子は前処理系列と整合した関数を保持し、外挿が分岐を拡大する間隔を広げる。 ヒルベルト空間論を再現し、成分外挿インフレーションを分離するバイアス分解と、その成分に縛られた最悪のケースを導出し、ガウス過程推定器の後方分散を、外挿を意識した不確実性定量化として正当化する。 閉形式では、バンドは前処理データと整合した関数間でモデルクラスが許容する最悪のケースのばらつきと等しい。 この手法は, 最高裁判所のヘラー判決後の拳銃購入の校正シミュレーションと, 実用的効果が単一管轄区域に集中する普遍的治療を用いて説明される。 Rパッケージ、gpssはアプローチを実装している。

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