Feb, 2024

估计年龄条件下的平均处理效应曲线：一种评估 NBA 负载管理策略的应用

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TL;DR通过引入新的分析框架，本研究对运动员的表现动态进行了量化，提高了对性能轨迹的细致分析，揭示了隐含的非线性模式，并通过定义年龄条件化治疗效应（ACTE）的方式，探索了年龄对治疗效果的因果关系，最终发现个性化休息周期对运动员性能的积极影响，为优化运动员表现的管理实践提供了有价值的见解。
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发现论文，激发创造
  • 高维数据的程序评估和因果推论

    本文提供了针对丰富的数据环境中的各种处理效应，包括局部平均处理效应（LATE）和局部分位数处理效应（LQTE）的高效估计量和诚实置信区间。 我们的框架涵盖了处理的内生接收，异质性处理效应和函数值结果等特殊情况。

    Nov, 2013

  • 从病人轨迹估计平均因果效应

    本文介绍了 DeepACE，一种基于深度学习的方法，旨在从医疗数据中估计平均因果效应（ACE），并提供了包括病人个体特征在内的时间变化的观测数据。实验结果表明，DeepACE 在性能上达到了最先进的水平，并可生成对临床实践有意义的结果，从而实现有效的群体效应治疗建议。

    Mar, 2022

  • 双重补偿学习在治疗效果估计中的无结构优化性

    在这篇论文中，我们采用最近引入的无结构统计下界框架，证明了双重稳健估计器在平均处理效应以及对待处理群体的平均处理效应方面的统计优越性，以及这些估计器的加权变体，这在政策评估中广泛应用。

    Feb, 2024

  • CATE meets ML -- 条件平均处理效应与机器学习

    这篇论文主要讨论了利用机器学习和计量经济学方法来预测及估计治疗效果中的个性化处理效应，作者使用了 meta-learner，比如的 Doubly-Robust, R-, T - 和 X-learner，以及专门设计来估计 CATE 的工具如因果 BART 和广义随机森林，通过两个实证案例 - 小额信贷可利用性和 401 (k) 养老计划资格的影响与效果，发现所有观察值均具正面的治疗效应，但存在不同的效应异质性。

    Apr, 2021

  • 篮球中球员及球队表现的建模

    本文回顾了篮球比赛分析方法，关注了团队战略、个人表现以及未来趋势，重点强调需要进行因果推断。

    Jul, 2020

  • 多 CATE: 对未知协变量转变健壮的多准确条件平均处理效应估计

    通过学习多准确性预测器，我们提出了一种方法，用于在部署时解决未知协变量转变，从而改善异质处理效应预测，并在因果推断和机器学习中取得了令人满意的结果。

    May, 2024

  • 评估动态条件分位数治疗效果及其在拼车中的应用

    本文提出了一个计算条件独立特性量的动态 CQTE 的形式框架，介绍了两个 VCDP 模型，并设计了一种创新方法测试动态 CQTE，同时扩展了该方法以适应来自时空相关的实验数据，并研究了条件分位数直接和间接效应。

    May, 2023

  • KG-TREAT：利用知识图谱协同患者数据预训练的治疗效果估计

    通过利用大规模的观察性病人数据和生物医学知识图谱，本文提出了一种新型的预训练和微调框架 KG-TREAT 来增强治疗效果评估，该方法构建了双重关注的知识图谱并整合了深度双层关注协同方法，通过对病人数据和知识图谱的深入信息融合，能够对治疗相关和结果相关关系进行独特编码，并通过两个预训练任务来确保对病人数据和知识图谱进行全面的处理和上下文化。在四个后续治疗效果评估任务的验证中，KG-TREAT 相比现有方法表现出更高的效果，ROC 曲线下的面积（AUC）平均提高 7%，基于影响函数的异质效果预估的精度（IF-PEHE）平均提高 9%。同时，通过与已建立的随机临床试验结果的验证，证实了我们估计的治疗效果的有效性。

    Mar, 2024

  • 基于树模型平均法的个体化治疗效果估计：异质数据源的应用

    本研究提出了一种基于树模型进行模型平均的方法，旨在提高分布式数据网络下个性化治疗效果 (CATE) 估计精度，包括通过站点划分与模型组合来建模数据源异质性等。该方法通过真实世界数据的研究和全面的仿真实验表明其性能和提高治疗效果估计的实用价值。

    Mar, 2021

  • 未观测到的混淆因素对条件和平均处理效应的界限

    本研究提出了一种可扩展的损失最小化方法，用于估计有界效应的未观察混淆因素对治疗选择的倾向比的条件平均治疗效应（CATE）的界限。同时，还引入了灵活的模型类别进行估计，并提供了关于平均治疗效应（ATE）的灵敏度分析，我们发现最优边界在某些情况下是紧的。该方法在模拟和实际数据示例上表现出准确的覆盖率。

    Aug, 2018