Active Adaptive Experimental Design for Treatment Effect Estimation with Covariate Choices
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Kato, Masahiro, Oga, Akihiro, Komatsubara, Wataru, Inokuchi, Ryo |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Double Debiased Covariate Shift Adaptation Robust to Density-Ratio Estimation
von: Kato, Masahiro, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kato, Masahiro, et al.
Veröffentlicht: (2023)
PUATE: Efficient Average Treatment Effect Estimation from Treated (Positive) and Unlabeled Units
von: Kato, Masahiro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kato, Masahiro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Minimax and Bayes Optimal Adaptive Experimental Design for Treatment Choice
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)
Semi-Supervised Treatment Effect Estimation with Unlabeled Covariates for Prediction-Powered Causal Inference
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)
Direct Bias-Correction Term Estimation for Average Treatment Effect Estimation
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)
Triple/Debiased Lasso for Statistical Inference of Conditional Average Treatment Effects
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2024)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2024)
Bridging the Gap between Empirical Welfare Maximization and Conditional Average Treatment Effect Estimation in Policy Learning
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)
Learning from Double Positive and Unlabeled Data for Potential-Customer Identification
von: Kato, Masahiro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kato, Masahiro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adaptive Experimental Design for Policy Learning
von: Kato, Masahiro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kato, Masahiro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Note on Doubly Robust Estimator in Regression Discontinuity Designs
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2024)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2024)
Covariate Balancing and Riesz Regression Should Be Guided by the Neyman Orthogonal Score in Debiased Machine Learning
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2026)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2026)
Efficient Adaptive Experimental Design for Average Treatment Effect Estimation
von: Kato, Masahiro, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Kato, Masahiro, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Riesz Regression As Direct Density Ratio Estimation
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)
Modeling Covariate Transition for Efficient Estimation of Longitudinal Treatment Effects in Randomized Experiments
von: Chihara, Naoki, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chihara, Naoki, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Debiased Regression for Root-N-Consistent Conditional Mean Estimation
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2024)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2024)
Nearest Neighbor Matching as Least Squares Density Ratio Estimation and Riesz Regression
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)
ScoreMatchingRiesz: Score Matching for Debiased Machine Learning and Policy Path Estimation
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)
Conformal Prediction for Nonparametric Instrumental Regression
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2026)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2026)
Asymptotically Unbiased Synthetic Control Methods by Moment Matching
von: Kato, Masahiro, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kato, Masahiro, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Debiased Nonparametric Regression for Statistical Inference and Distributionally Robustness
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2024)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2024)
Generalized Neyman Allocation for Locally Minimax Optimal Best-Arm Identification
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2024)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2024)
General Bayesian Policy Learning
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2026)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2026)
Minimax and Bayes Optimal Best-Arm Identification
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)
Locally Optimal Fixed-Budget Best Arm Identification in Two-Armed Gaussian Bandits with Unknown Variances
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2023)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2023)
Causal-Policy Forest for End-to-End Policy Learning
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)
Direct Debiased Machine Learning via Bregman Divergence Minimization
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)
A Unified Theory for Causal Inference: Direct Debiased Machine Learning via Bregman-Riesz Regression
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)
genriesz: A Python Package for Automatic Debiased Machine Learning with Generalized Riesz Regression
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2026)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2026)
Worst-Case Optimal Multi-Armed Gaussian Best Arm Identification with a Fixed Budget
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2023)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2023)
A Unified Framework for Debiased Machine Learning: Riesz Representer Fitting under Bregman Divergence
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2026)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2026)
Estimating Dyadic Treatment Effects with Unknown Confounders
von: Hoshino, Tadao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hoshino, Tadao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Role of Contextual Information in Best Arm Identification
von: Kato, Masahiro, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Kato, Masahiro, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Inference for Batched Adaptive Experiments
von: Kemper, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kemper, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Estimating Treatment Effects under Algorithmic Interference: A Structured Neural Networks Approach
von: Zhan, Ruohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhan, Ruohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Estimating Treatment Effects using Multiple Surrogates: The Role of the Surrogate Score and the Surrogate Index
von: Athey, Susan, et al.
Veröffentlicht: (2016)
von: Athey, Susan, et al.
Veröffentlicht: (2016)
Educational Effects in Mathematics: Conditional Average Treatment Effect depending on the Number of Treatments
von: Nagai, Tomoko, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nagai, Tomoko, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dynamic Local Average Treatment Effects
von: Sojitra, Ravi B., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sojitra, Ravi B., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improving the Estimation of Lifetime Effects in A/B Testing via Treatment Locality
von: Chen, Shuze, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Shuze, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Estimation of Optimal Dynamic Treatment Assignment Rules under Policy Constraints
von: Sakaguchi, Shosei
Veröffentlicht: (2021)
von: Sakaguchi, Shosei
Veröffentlicht: (2021)
An Algorithm for Identifying Interpretable Subgroups With Elevated Treatment Effects
von: Chiu, Albert
Veröffentlicht: (2025)
von: Chiu, Albert
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Double Debiased Covariate Shift Adaptation Robust to Density-Ratio Estimation
von: Kato, Masahiro, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
PUATE: Efficient Average Treatment Effect Estimation from Treated (Positive) and Unlabeled Units
von: Kato, Masahiro, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Minimax and Bayes Optimal Adaptive Experimental Design for Treatment Choice
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025) -
Semi-Supervised Treatment Effect Estimation with Unlabeled Covariates for Prediction-Powered Causal Inference
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025) -
Direct Bias-Correction Term Estimation for Average Treatment Effect Estimation
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)