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J-GLOBAL ID：201702254282423284   整理番号：17A1422597

治療効果と政策評価のための半とノンパラメトリック推定量の有限サンプル性能【Powered by NICT】

The finite sample performance of semi- and non-parametric estimators for treatment effects and policy evaluation

著者 (3件)： Frolich Markus (University of Mannheim, Department of Economics, L7, 3-5, D-68131 Mannheim, Germany) ,  Huber Martin (University of Fribourg, Department of Economics, Bd. de Perolles 90, CH-1700 Fribourg, Switzerland) ,  Wiesenfarth Manuel (German Cancer Research Center, Im Neuenheimer Feld 280, D-69120 Heidelberg, Germany)
資料名： Computational Statistics & Data Analysis  (Computational Statistics & Data Analysis)
巻： 115  ページ： 91-102  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0911A  ISSN： 0167-9473  CODEN： CSDADW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 治療評価のための包括的セット半および非パラメトリック推定量の有限サンプル性能を研究した。シミュレーション設計は,スイスの労働市場データに基づいており,パラメトリック,セミパラメトリック,ノンパラメトリック傾向スコアに基づく推定量だけでなく,共変量のための直接制御手法を検討した。含まれる方法の中で対,半径,核,および遺伝的マッチング,逆確率重み,回帰,二重ロバスト推定,エントロピー均衡,と経験的尤度推定である。シミュレーション設計は,試料サイズ,治療への選択,効果不均一性,および(非)全3連続と11の2元系交絡因子の全てのサブセットの省略に関して変化した。いくつかのノンパラメトリック推定量は根平均二乗誤差(RMSE)の観点からパラメトリック傾向スコアに基づく一般的に使用される処理推定器よりも性能的に優れて,考慮した十六のシミュレーション設計に基づく平均RMSEsを調べ推定量の統計的に有意な差ではない。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ノンパラメトリック法 ,  部分集合 ,  マッチング ,  シミュレーション ,  *推定量 ,  ロバスト推定 ,  不均一性 ,  モンテカルロ法 ,  エントロピー
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  尤度 ,  共変量 ,  傾向スコア ,  *パラメトリック推定 ,  有効性評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 治療効果 ,  政策評価 ,  シミュレーション ,  経験的モンテカルロ研究 ,  傾向スコア ,  半とノンパラメトリック推定

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 治療効果 ,  政策評価 ,  ノンパラメトリック ,  推定量 ,  サンプル