抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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平均治療効果(ATE)は社会的福祉の変化を測定するので,陽性であっても,人口の10%にマイナス効果のリスクがある。しかし,1つの個々の治療効果(ITE)が観察されないので,そのようなリスクは難しいので,10%の最悪影響が同定できず,一方,分布処理効果は,各治療群内の最初の死亡者のみを比較し,それは10%の亜集団に対応しない。本論文では,ITE分布のリスク(CVaR)の条件付き値として定式化した,この重要なリスク尺度を評価する方法を考察した。共変量条件平均処理効果(CATE)関数により与えられたITE-CVaRに対する前処理共変量のアベイラビリティを活用し,最確な上限と下限を特徴づけた。次に,これらの限界をデータから効率的に推定し,信頼区間を構築する方法を検討した。これは,未知のCATE機能の分布の理解を必要とするので,ランダム化実験でも困難であり,これは,不均一性を最良に制御するために,豊富な共変量を使用すると非常に複雑である。これを克服して,CATEと他の迷惑がブラックボックスマシン学習によって,または矛盾なく見積もられるときでさえ,それが好ましい統計的特性を楽しめることを,著者らは開発する脱バイアス法を開発する。フランスの職務調査カウンセリングサービスに対する仮想的変化を研究することにより,著者らの限界と推論は,小さな社会的利益が実質的な亜集団にマイナスの影響を伴うことを示した。【JST・京大機械翻訳】
