面向一般响应变量的异质处理效应估计
统计方法学
2022-01-28 v4
摘要
异质处理效应模型使我们能够在子群和个体层面比较处理措施，并且在个性化医疗、广告和教育等应用中日益流行。在本次报告中，我们首先综述实践中使用的不同因果估计量，其侧重于估计条件均值之差。随后我们提出DINA（自然参数之差）来量化指数族与Cox模型中的异质处理效应。对于二值结果和生存时间，DINA在建模协变量对处理效应的影响方面既方便又更实用。其次，我们为DINA引入一种元算法，该算法允许从业者使用强大的现成机器学习工具来估计干扰函数，并且在干扰函数估计不准确时也具有统计鲁棒性。我们在模拟与真实数据集上展示了我们的方法与多种机器学习基学习器结合的有效性。
引用
@article{arxiv.2103.04277,
title = {Estimating Heterogeneous Treatment Effects for General Responses},
author = {Zijun Gao and Trevor Hastie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.04277},
year = {2022}
}