Faster Rates for Switchback Experiments

要約

スイッチバック実験計画は、1つのユニット（例えば、システム全体）が、時間のブロックを挟んで1つのランダムな治療に暴露されるもので、ユニット間の干渉と時間的干渉の両方に取り組む。Hu and Wager (2022)は最近、ブロックの開始を切り捨てる治療効果推定法を提案し、急速混合を伴うマルコフ設定における大域的平均治療効果（GATE）を推定するための$T^{-1/3}$レートを確立した。彼らは、この速度が最適であると主張し、より速い速度を享受するために、代わりに異なる（そしてデザインに依存する）推定量に焦点を当てることを提案している。同じデザインに対して、我々はブロック全体を使用する代替推定量を提案し、驚くべきことに、同じ仮定の下で、元のデザインに依存しないGATE推定量に対して、$sqrt{log T/T}$の推定率を達成することを示す。

要約(オリジナル)

Switchback experimental design, wherein a single unit (e.g., a whole system) is exposed to a single random treatment for interspersed blocks of time, tackles both cross-unit and temporal interference. Hu and Wager (2022) recently proposed a treatment-effect estimator that truncates the beginnings of blocks and established a $T^{-1/3}$ rate for estimating the global average treatment effect (GATE) in a Markov setting with rapid mixing. They claim this rate is optimal and suggest focusing instead on a different (and design-dependent) estimand so as to enjoy a faster rate. For the same design we propose an alternative estimator that uses the whole block and surprisingly show that it in fact achieves an estimation rate of $\sqrt{\log T/T}$ for the original design-independent GATE estimand under the same assumptions.

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