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基于通用因果树对观测型数据进行子群因果效应推断
1
作者
张采蔚
郑泽敏
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期12-23,I0002,I0007,共14页
探索因果效应中的异质性在政策评估和决策制定方面具有广泛的应用。近年来学者们开始应用机器学习方法来发掘因果关系,目前流行的方法大多聚焦于估计个体水平上的异质性处理效应。然而在大数据场景下,识别子群水平上的处理效应能更直观...
探索因果效应中的异质性在政策评估和决策制定方面具有广泛的应用。近年来学者们开始应用机器学习方法来发掘因果关系,目前流行的方法大多聚焦于估计个体水平上的异质性处理效应。然而在大数据场景下,识别子群水平上的处理效应能更直观地给决策者展示异质性的形成机制。本文提供一种树类方法,在观测型数据下识别子群异质性处理效应,称为通用因果树。它通过最大化节点之间处理效应的差异来进行树的分裂,并且嵌入了半参数框架改善节点上处理效应估计量的表现。同时,我们借鉴honest估计隔离了树的建立与参数的推断过程,实现子群处理效应的有效推断。模拟实验表明,该方法在子群识别和参数估计的正确性上均有明显优势,并且可以提供有效的统计推断。
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关键词
因果
推断
树
子群识别
半参数估计
异质性
因果
效应
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题名
基于通用因果树对观测型数据进行子群因果效应推断
1
作者
张采蔚
郑泽敏
机构
中国科学技术大学大数据学院
中国科学技术大学管理学院
出处
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期12-23,I0002,I0007,共14页
基金
supported by the National Natural Science Foundation of China(72071187,11671374,71731010,71921001)
Fundamental Research Funds for the Central Universities(WK3470000017,WK2040000027)。
文摘
探索因果效应中的异质性在政策评估和决策制定方面具有广泛的应用。近年来学者们开始应用机器学习方法来发掘因果关系,目前流行的方法大多聚焦于估计个体水平上的异质性处理效应。然而在大数据场景下,识别子群水平上的处理效应能更直观地给决策者展示异质性的形成机制。本文提供一种树类方法,在观测型数据下识别子群异质性处理效应,称为通用因果树。它通过最大化节点之间处理效应的差异来进行树的分裂,并且嵌入了半参数框架改善节点上处理效应估计量的表现。同时,我们借鉴honest估计隔离了树的建立与参数的推断过程,实现子群处理效应的有效推断。模拟实验表明,该方法在子群识别和参数估计的正确性上均有明显优势,并且可以提供有效的统计推断。
关键词
因果
推断
树
子群识别
半参数估计
异质性
因果
效应
Keywords
causal inference
tree-based algorithm
subgroup identification
semiparametric estimation
heterogeneous treatment effects
分类号
O213 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于通用因果树对观测型数据进行子群因果效应推断
张采蔚
郑泽敏
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
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