Sinkhorn 治疗效应：一种因果最优传输度量

我们介绍了 Sinkhorn 治疗效应，这是一种基于香港算子输运的反事实分布间的散度度量。与平均处理效应等经典量不同，此度量捕捉整个分布之间的差异。我们将该散度分析为统计泛函，表明它可以表示为反事实均值嵌入（使用合适的核函数）的光滑变换。这种表征使我们能够在一般情况下建立一阶路径可微性，在反事实分布相等的原假设下建立二阶路径可微性。利用这种光滑性，我们构建了无偏估计器，并用于获得具有固定香港正则化参数的分布性处理效应的渐近有效检验。由于检验功效取决于这一未知参数，我们进一步提出了一种聚合检验，用于组合跨多个正则化选择的证据。在仿真数据和图像数据上的实验表明，我们的估计器和检验程序在实际操作中具有优势。