プロペンシティパッチワーククリギングを用いたスケーラブルな異質治療効果の推定

この論文は、因果推論における異質治療効果（HTE）の推定におけるガウス過程ベースモデルの計算上の制限に対処しています。 提案されたPropensity Patchwork Krigingという新しい方法は、傾向スコアを利用してデータを分割し、Patchwork Krigingを適用します。 このアプローチは、傾向スコアの次元に沿って連続性の制約を課すことにより、HTE推定の精度を維持しながらスケーラビリティを向上させることを目的としています。 この方法は、層別化の平滑化拡張を提供し、HTE推定のための効率的なアプローチとなっています。

• •HTE推定のためのガウス過程モデルの計算上の課題に対処。
• •スケーラブルなHTE推定のための新しい方法、Propensity Patchwork Krigingを導入。
• •データの分割と連続性の強制に傾向スコアを活用。
• •効率的なHTE推定のための層別化の平滑化拡張を提供。