极端情形下的处理效应
统计方法学
2024-05-24 v2 机器学习
机器学习
摘要
理解极端情形下的处理效应对于刻画不同干预相关的风险十分重要。然而，反事实结果的不可得性，以及实践中极端数据稀缺且难以收集，阻碍了这一研究。为解决该问题，我们提出一种基于极值理论的新框架，用于估计极端情形下的处理效应。我们利用处理存在与缺失时潜在结果尾部衰减率的变化来量化这些效应。我们建立了计算这些量的算法并发展了相关理论结果。我们在多个标准合成与半合成数据集上展示了方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2306.11697,
title = {Treatment Effects in Extreme Regimes},
author = {Ahmed Aloui and Ali Hasan and Yuting Ng and Miroslav Pajic and Vahid Tarokh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.11697},
year = {2024}
}