Individual Treatment Effects in Extreme Regimes

要約

極端な治療法における個々の治療効果を理解することは、さまざまな介入に関連するリスクを特徴付けるために重要です。
これは、極端な体制のデータは実際にはほとんど観察されず、収集が難しいという事実によって妨げられています。
この問題に対処するために、我々は、極端な治療法における個人の治療効果を推定するための新しいフレームワーク (ITE$_2$) を提案します。
具体的には、治療の有無による潜在的な結果の尾部減衰率の変化によってこの効果を定量化します。
その後、ITE$_2$ を計算できる条件を確立し、その計算のためのアルゴリズムを開発します。
さまざまな合成および半合成データセットに対する提案手法の有効性を実証します。

要約(オリジナル)

Understanding individual treatment effects in extreme regimes is important for characterizing risks associated with different interventions. This is hindered by the fact that extreme regime data may be hard to collect, as it is scarcely observed in practice. In addressing this issue, we propose a new framework for estimating the individual treatment effect in extreme regimes (ITE$_2$). Specifically, we quantify this effect by the changes in the tail decay rates of potential outcomes in the presence or absence of the treatment. Subsequently, we establish conditions under which ITE$_2$ may be calculated and develop algorithms for its computation. We demonstrate the efficacy of our proposed method on various synthetic and semi-synthetic datasets.

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