面向个体处理效应的共形敏感性分析
统计方法学
2022-07-13 v4
摘要
估计个体处理效应（ITE）对个性化决策至关重要。然而，现有 ITE 估计方法常依赖于可忽略性（unconfoundedness），这一假设从根本上无法用观测数据检验。为评估基于可忽略性的个体层面因果结论的稳健性，本文提出一种 ITE 敏感性分析方法，用以在未观测混杂下估计 ITE 的取值范围。我们开发的方法通过边际敏感性模型 [Ros2002, Tan2006] 量化未测混杂，并适配共形推断框架以在给定混杂强度下估计 ITE 区间。具体而言，我们将该敏感性分析问题表述为分布偏移下的共形推断问题，并将现有的协变量偏移共形推断方法推广到这一更一般的设定。其结果是一个对 ITE 具有名义覆盖保证的预测区间，该方法提供具有分布无关与非渐近保证的覆盖。我们在合成数据上评估了该方法，并展示了其在一项观察性研究中的应用。
引用
@article{arxiv.2112.03493,
title = {Conformal Sensitivity Analysis for Individual Treatment Effects},
author = {Mingzhang Yin and Claudia Shi and Yixin Wang and David M. Blei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.03493},
year = {2022}
}
备注
Journal of the American Statistical Association