估计一般处理因果效应的平衡权重框架
统计理论
2020-02-27 v1 统计方法学
统计理论
摘要
在观测性研究中,直接优化处理与协变量间平衡性的加权方法近来备受关注;然而这些方法主要聚焦于二元处理。受域适应的启发,我们表明此类方法实际上可重新表述为旨在应对从观测数据到干预数据的分布偏移的特定差异最小化问题的实现。更确切地说,我们引入了一个新框架——通过差异最小化实现协变量平衡(CBDM),该框架可证明涵盖大多数现有平衡权重方法,并将其形式化地推广至任意类型(如连续或多元)的处理。我们为框架建立了理论保证,既推广了处理为二元时已知的性质,又更好地把握了非二元设定下超参数的选择。基于这些见解,我们提出了 CBDM 的一种特定实现以估计剂量-反应曲线,并通过实验展示其相对于其他连续处理现有方法的竞争性能。
引用
@article{arxiv.2002.11276,
title = {A Balancing Weight Framework for Estimating the Causal Effect of General Treatments},
author = {Guillaume Martinet},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.11276},
year = {2020}
}