Buchumschlag

Sinkhorn Treatment Effects: A Causal Optimal Transport Measure

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Agarwal, Medha, Luedtke, Alex
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Statistics Theory Methodology
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Conditional Distributional Treatment Effects: Doubly Robust Estimation and Testing
von: Jain, Saksham, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Inference on Variable Importance for Treatment Effect Heterogeneity: Shapley Values and Beyond
von: Morzywolek, Pawel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Doubly robust inference via calibration
von: van der Laan, Lars, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Distributional Treatment Effect Estimation across Heterogeneous Sites via Optimal Transport
von: Bateni, Borna, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Automatic Debiased Machine Learning for Smooth Functionals of Nonparametric M-Estimands
von: van der Laan, Lars, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Propensity Score Augmentation in Matching-based Estimation of Causal Effects
von: Ulloa-Pérez, Ernesto, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive debiased machine learning using data-driven model selection techniques
von: van der Laan, Lars, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Minimax Optimal Estimation of Transport-Growth Pairs in Unbalanced Optimal Transport
von: Ponnoprat, Donlapark, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bayesian Semiparametric Causal Inference: Targeted Doubly Robust Estimation of Treatment Effects
von: Sert, Gözde, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Structure-agnostic Optimality of Doubly Robust Learning for Treatment Effect Estimation
von: Jin, Jikai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Semi-Supervised Treatment Effect Estimation with Unlabeled Covariates for Prediction-Powered Causal Inference
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)

The Honest Truth About Causal Trees: Accuracy Limits for Heterogeneous Treatment Effect Estimation
von: Cattaneo, Matias D., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Estimation of causal dose-response functions under data fusion
von: Lim, Jaewon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Stability Bounds for Smooth Optimal Transport Maps and their Statistical Implications
von: Balakrishnan, Sivaraman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Transfer Learning for Causal Effect Estimation
von: Wei, Song, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Partial Identification of Causal Effects Using Proxy Variables
von: Ghassami, AmirEmad, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Identifiability of Sparse Causal Effects using Instrumental Variables
von: Pfister, Niklas, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Identifying Causal Effects Using a Single Proxy Variable
von: Vollmer, Silvan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Estimation of Treatment Effects in Extreme and Unobserved Data
von: Tan, Jiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Copula Graphical Model for Multi-Attribute Data using Optimal Transport
von: Zhang, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Perturbation-based Effect Measures for Compositional Data
von: Lundborg, Anton Rask, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Design Stability in Adaptive Experiments: Implications for Treatment Effect Estimation
von: Sengupta, Saikat, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Transfer Learning for Classification under Decision Rule Drift with Application to Optimal Individualized Treatment Rule Estimation
von: Wang, Xiaohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A General Framework for Treatment Effect Estimation in Semi-Supervised and High Dimensional Settings
von: Chakrabortty, Abhishek, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Treatment Effect Estimation with Observational Network Data using Machine Learning
von: Emmenegger, Corinne, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Policy Learning for Optimal Dynamic Treatment Regimes with Observational Data
von: Sakaguchi, Shosei
Veröffentlicht: (2024)

Minimax and Bayes Optimal Adaptive Experimental Design for Treatment Choice
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)

Hyper Input Convex Neural Networks for Shape Constrained Learning and Optimal Transport
von: Hundrieser, Shayan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Causal de Finetti: On the Identification of Invariant Causal Structure in Exchangeable Data
von: Guo, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2022)

An introduction to Causal Modelling
von: Baishya, Gauranga Kumar
Veröffentlicht: (2025)

Orthogonal Causal Calibration
von: Whitehouse, Justin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Role of Surrogates in Conformal Inference of Individual Causal Effects
von: Gao, Chenyin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Tutorial on Doubly Robust Learning for Causal Inference
von: Hlynsson, Hlynur Davíð
Veröffentlicht: (2024)

Identification and Debiased Learning of Causal Effects with General Instrumental Variables
von: Chen, Shuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Leveraging Optimal Transport for Distributed Two-Sample Testing: An Integrated Transportation Distance-based Framework
von: Lin, Zhengqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Nonasymptotic Confidence Intervals for Treatment Effects in Randomized Experiments
von: Sandoval, Ricardo J., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Counterfactual Cocycles: A Framework for Robust and Coherent Counterfactual Transports
von: Dance, Hugh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Statistical Inference for Optimal Transport Maps: Recent Advances and Perspectives
von: Balakrishnan, Sivaraman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Combining Experimental and Observational Data for Identification and Estimation of Long-Term Causal Effects
von: Ghassami, AmirEmad, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Convex Distance Operator Transport: A Convex and Geometry-Preserving Formulation
von: Chung, Junhyoung, et al.
Veröffentlicht: (2026)