不均一因果効果推定のためのミニマックス率【JST・京大機械翻訳】

Kennedy Edward H.; Balakrishnan Sivaraman; Robins James M.; Wasserman Larry

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201495752666 整理番号：22P0297487

不均一因果効果推定のためのミニマックス率【JST・京大機械翻訳】

Minimax rates for heterogeneous causal effect estimation

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発行年： 2022年03月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年12月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

不均一因果効果の推定,すなわち,政策と処置の効果が被験者を通してどのように変化するかは,因果推論における基本的タスクである。条件付き平均処理効果(CATEs)を推定するための多くの方法が近年提案されているが,最適性を取り囲む疑問は大部分が未回答のままである。特に,最適性のミニマックス理論はまだ開発されておらず,収束のミニマックス率とレート最適推定子の建設は未解決問題のままである。本論文では,Holder-平滑ノンパラメトリックモデルにおけるCATE推定のためのミニマックス速度を導出し,新しい局所多項式推定器を提示し,それの下で極小値最適である高レベル条件を与えた。著者らのミニマックス下限は,ファジィ仮説の方法の局所的バージョンを介して導き,ノンパラメトリック回帰と関数推定のための下限構築を結合した。提案した推定子は,高次影響関数法の局所修正に基づいて,局所多項式R-Learnerと見なすことができる。ミニマックス率は,非標準エルボ現象およびノンパラメトリック回帰と機能的推定速度の間の異常な補間を含む,いくつかの興味深い特徴を示す。後者は,CATEがエスティマンドとしてどのように,回帰/機能ハイブリッドとして見ることができるかを定量化する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

統計学 , その他のオペレーションズリサーチの手法 , 数値計算 , システム・制御理論一般

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