An Empirical Examination of Balancing Strategy for Counterfactual Estimation on Time Series

要約

観察からの反事実推定は、医療や金融などの多くの応用分野で重要な取り組みとなっており、治療バイアスの軽減が主な課題となっています。
異なる治療グループ間の共変量の不均衡を減らすことを目的としたバランス戦略は、普遍的な解決策として機能します。
ただし、時系列データに関しては、バランシング戦略の有効性については未解決の疑問が残り、バランシング戦略の堅牢性と適用性についての徹底的な分析がまだ不足しています。
この文書では、時間的設定における反事実推定を再検討し、バランス戦略における最近の進歩の概要を説明します。
さらに重要なことは、複数のデータセットのさまざまな設定における時間的反事実推定の領域内でバランス戦略の有効性について重要な実証的検査を行うことです。
私たちの発見は研究者や専門家にとって非常に興味深いものであり、時系列設定におけるバランス戦略の再検討が求められる可能性があります。

要約(オリジナル)

Counterfactual estimation from observations represents a critical endeavor in numerous application fields, such as healthcare and finance, with the primary challenge being the mitigation of treatment bias. The balancing strategy aimed at reducing covariate disparities between different treatment groups serves as a universal solution. However, when it comes to the time series data, the effectiveness of balancing strategies remains an open question, with a thorough analysis of the robustness and applicability of balancing strategies still lacking. This paper revisits counterfactual estimation in the temporal setting and provides a brief overview of recent advancements in balancing strategies. More importantly, we conduct a critical empirical examination for the effectiveness of the balancing strategies within the realm of temporal counterfactual estimation in various settings on multiple datasets. Our findings could be of significant interest to researchers and practitioners and call for a reexamination of the balancing strategy in time series settings.

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