通过因果生存森林估计右删失数据下的异质处理效应
统计方法学
2023-03-01 v5 机器学习
机器学习
摘要
基于森林的方法近年来在非负参数处理效应估计中日益流行。在此基础上，我们引入了因果生存森林，可用于在生存与观测环境中估计异质处理效应，其中结果可能存在右删失。我们的方法依赖于正交估计方程，在无混杂条件下对删失与选择效应进行稳健调整。在实验中，我们发现我们的方法相对于若干基线表现良好。
引用
@article{arxiv.2001.09887,
title = {Estimating heterogeneous treatment effects with right-censored data via causal survival forests},
author = {Yifan Cui and Michael R. Kosorok and Erik Sverdrup and Stefan Wager and Ruoqing Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.09887},
year = {2023}
}
备注
To appear in the Journal of the Royal Statistical Society, Series B