确定对特定干预措施（医疗或政策）响应特别好（或不良）的亚组，需要专门针对因果推理量身定制的新监督学习方法。贝叶斯因果森林（BCF）是一种最近的方法，已被记录在数据生成过程中，具有强烈混杂的方法，这种方法在许多应用中都具有合理的方式。本文开发了一种用于拟合BCF模型的新型算法，该算法比先前可用的Gibbs采样器更有效。新算法可用于初始化现有Gibbs采样器的独立链，从而使模拟研究中相关间隔估计值的后验探索和覆盖率更好。通过模拟研究和经验分析将新算法与相关方法进行比较。

本文开发了贝叶斯因果林的稀疏诱导版本，最近提出的非参数因果回归模型采用贝叶斯添加剂回归树，专门设计用于使用观察数据来估计异质治疗效果。我们介绍的稀疏诱导组件是通过实证研究的动机，其中不是所有可用的协变量相关的，导致在估计个体治疗效果的兴趣表面底层的不同程度。在这项工作中提供的扩展版本，我们命名贝叶斯因果森林，配备了一对允许模型通过树集合中的相应数量的分裂调节每个协变量的重量。这些前瞻改善了模型对稀疏数据产生过程的适应性，并且允许在治疗效果估计的框架中进行完全贝叶斯特征缩收，从而揭示推动异质性的调节因子。此外，该方法允许先前了解相关的混杂协变量和对模型中掺入结果的影响的相对幅度。我们说明了我们在模拟研究中的方法的表现，与贝叶斯因果林和其他最先进的模型相比，展示如何与越来越多的协变量以及其如何处理强烈混淆的情景。最后，我们还提供了使用真实数据的应用程序的示例。

本文介绍了一种创新的贝叶斯机器学习算法，在不完美的顺应性存在下绘制可解释的对异质因果效应的推断（例如，在不规则的分配机制下）。我们通过蒙特卡罗模拟显示，据提出的贝叶斯因果森林具有乐器变量（BCF-IV）方法优于在控制各方误差率的同时发现和估算异质因果效果时量身定制的其他机器学习技术（或 - 在叶子水平时，不那么严格地 - 为假发现率）。 BCF-IV揭示了乐器可变场景中因果效应的异质性，而且，又为政策制定者提供了有针对性政策的相关工具。其实证应用评估了额外资金对学生表演的影响。结果表明，BCF-IV可用于增强学校资助对学生绩效的有效性。

大型观察数据越来越多地提供健康，经济和社会科学等学科，研究人员对因果问题而不是预测感兴趣。在本文中，从旨在调查参与学校膳食计划对健康指标的实证研究，研究了使用非参数回归的方法估算异质治疗效果的问题。首先，我们介绍了与观察或非完全随机数据进行因果推断相关的设置和相关的问题，以及如何在统计学习工具的帮助下解决这些问题。然后，我们审查并制定现有最先进的框架的统一分类，允许通过非参数回归模型来估算单个治疗效果。在介绍模型选择问题的简要概述后，我们说明了一些关于三种不同模拟研究的方法的性能。我们通过展示一些关于学校膳食计划数据的实证分析的一些方法的使用来结束。

儿童健康研究支持孕产妇环境暴露与儿童的出生结果之间的联系。一个共同的目标是确定敏感性的关键窗口 - 妊娠期间与孕产妇暴露与未来结果之间的关联增加的妊娠期。关键窗户的时间和关联的大小可能在不同级别的个体，家庭和邻里特征之间是异质的。使用行政科罗拉多州出生队列，我们​​估计妊娠和出生体重期间每周暴露于细颗粒物（PM2.5）之间的个性化关系。为了实现这一目标，我们提出了一种统计学习方法，将分布式滞后模型和贝叶斯添加剂回归树结合在一起，以估算单个级别的关键窗口，并确定从一组高维的潜在修改因素集中诱导异质性的特征。我们发现PM2.5出生体重关系中异质性的证据，一些母子二元组显示出3倍的出生体重下降3倍，IQR的暴露量增加（5.9至8.5 $ \ MU G/m^3 $ PM2 .5）与人口平均水平相比。具体而言，我们发现对年轻的非西班牙裔母亲的敏感性增加，体重指数更高或受教育程度较低。我们的案例研究是关键窗口的首次精确健康研究。

为了进一步开发异构治疗效果的统计推理问题，本文在Breiman（2001）随机林树（RFT）和Wager等人的情况下建立了使用古典的优秀统计属性来参数化非参数问题的（2018）因果树。oLs和基于协变量分数的局部线性间隔的划分，同时保留随机林树木，具有可构造的置信区间和渐近常数特性的优势[athey和Imbens（2016），efron（2014），赌第等（2014年）\ citep {wagert2014Asymptotic}，我们根据固定规则提出了一个决策树，根据固定规则与本地样本的多项式估计相结合，我们称之为临时局部线性因果树（QLPRT）和林（QLPRF）。

The Bayesian additive regression trees (BART) model is an ensemble method extensively and successfully used in regression tasks due to its consistently strong predictive performance and its ability to quantify uncertainty. BART combines "weak" tree models through a set of shrinkage priors, whereby each tree explains a small portion of the variability in the data. However, the lack of smoothness and the absence of a covariance structure over the observations in standard BART can yield poor performance in cases where such assumptions would be necessary. We propose Gaussian processes Bayesian additive regression trees (GP-BART) as an extension of BART which assumes Gaussian process (GP) priors for the predictions of each terminal node among all trees. We illustrate our model on simulated and real data and compare its performance to traditional modelling approaches, outperforming them in many scenarios. An implementation of our method is available in the R package rGPBART available at: https://github.com/MateusMaiaDS/gpbart

在许多学科中，异质治疗效果（HTE）的估计至关重要，从个性化医学到经济学等等。在随机试验和观察性研究中，随机森林已被证明是一种灵活而有力的HTE估计方法。尤其是Athey，Tibshirani和Wager（2019）引入的“因果森林”，以及包装GRF中的R实施。 Seibold，Zeileis和Hothorn（2018）引入了一种称为“基于模型的森林”的相关方法，该方法旨在随机试验，并同时捕获预后和预测变量的效果，并在R包装模型中进行模块化实现。 。在这里，我们提出了一种统一的观点，它超出了理论动机，并研究了哪些计算元素使因果森林如此成功，以及如何将它们与基于模型的森林的优势融合在一起。为此，我们表明，可以通过相同的参数和L2损耗下加性模型的模型假设来理解这两种方法。这种理论上的见解使我们能够实施“基于模型的因果林”的几种口味，并在计算机中剖析其不同元素。将原始的因果森林和基于模型的森林与基准研究中的新混合版本进行了比较，该研究探讨了随机试验和观察环境。在随机设置中，两种方法都执行了AKIN。如果在数据生成过程中存在混淆，我们发现与相应倾向的治疗指标的局部核心是良好性能的主要驱动力。结果的局部核心不太重要，并且可以通过相对于预后和预测效应的同时拆分选择来代替或增强。

In many applications, heterogeneous treatment effects on a censored response variable are of primary interest, and it is natural to evaluate the effects at different quantiles (e.g., median). The large number of potential effect modifiers, the unknown structure of the treatment effects, and the presence of right censoring pose significant challenges. In this paper, we develop a hybrid forest approach called Hybrid Censored Quantile Regression Forest (HCQRF) to assess the heterogeneous effects varying with high-dimensional variables. The hybrid estimation approach takes advantage of the random forests and the censored quantile regression. We propose a doubly-weighted estimation procedure that consists of a redistribution-of-mass weight to handle censoring and an adaptive nearest neighbor weight derived from the forest to handle high-dimensional effect functions. We propose a variable importance decomposition to measure the impact of a variable on the treatment effect function. Extensive simulation studies demonstrate the efficacy and stability of HCQRF. The result of the simulation study also convinces us of the effectiveness of the variable importance decomposition. We apply HCQRF to a clinical trial of colorectal cancer. We achieve insightful estimations of the treatment effect and meaningful variable importance results. The result of the variable importance also confirms the necessity of the decomposition.

Default implementations of Bayesian Additive Regression Trees (BART) represent categorical predictors using several binary indicators, one for each level of each categorical predictor. Regression trees built with these indicators partition the levels using a ``remove one a time strategy.'' Unfortunately, the vast majority of partitions of the levels cannot be built with this strategy, severely limiting BART's ability to ``borrow strength'' across groups of levels. We overcome this limitation with a new class of regression tree and a new decision rule prior that can assign multiple levels to both the left and right child of a decision node. Motivated by spatial applications with areal data, we introduce a further decision rule prior that partitions the areas into spatially contiguous regions by deleting edges from random spanning trees of a suitably defined network. We implemented our new regression tree priors in the flexBART package, which, compared to existing implementations, often yields improved out-of-sample predictive performance without much additional computational burden. We demonstrate the efficacy of flexBART using examples from baseball and the spatiotemporal modeling of crime.

We develop a Bayesian semi-parametric model for the estimating the impact of dynamic treatment rules on survival among patients diagnosed with pediatric acute myeloid leukemia (AML). The data consist of a subset of patients enrolled in the phase III AAML1031 clinical trial in which patients move through a sequence of four treatment courses. At each course, they undergo treatment that may or may not include anthracyclines (ACT). While ACT is known to be effective at treating AML, it is also cardiotoxic and can lead to early death for some patients. Our task is to estimate the potential survival probability under hypothetical dynamic ACT treatment strategies, but there are several impediments. First, since ACT was not randomized in the trial, its effect on survival is confounded over time. Second, subjects initiate the next course depending on when they recover from the previous course, making timing potentially informative of subsequent treatment and survival. Third, patients may die or drop out before ever completing the full treatment sequence. We develop a generative Bayesian semi-parametric model based on Gamma Process priors to address these complexities. At each treatment course, the model captures subjects' transition to subsequent treatment or death in continuous time under a given rule. A g-computation procedure is used to compute a posterior over potential survival probability that is adjusted for time-varying confounding. Using this approach, we conduct posterior inference for the efficacy of hypothetical treatment rules that dynamically modify ACT based on evolving cardiac function.

贝叶斯正交（BQ）是一种解决贝叶斯方式中数值集成问题的方法，允许用户量化其对解决方案的不确定性。 BQ的标准方法基于Intains的高斯过程（GP）近似。结果，BQ本质上仅限于可以以有效的方式完成GP近似的情况，因此通常禁止非常高维或非平滑的目标功能。本文提出使用基于贝叶斯添加剂回归树（BART）前锋的新的贝叶斯数值集成算法来解决这个问题，我们调用Bart-Int。 BART Priors易于调整，适合不连续的功能。我们证明它们在顺序设计环境中，它们也会自然地借给自己，并且可以在各种设置中获得显式收敛速率。这种新方法的优点和缺点在包括Genz功能的一组基准测试和贝叶斯调查设计问题上突出显示。

Many scientific and engineering challenges-ranging from personalized medicine to customized marketing recommendations-require an understanding of treatment effect heterogeneity. In this paper, we develop a non-parametric causal forest for estimating heterogeneous treatment effects that extends Breiman's widely used random forest algorithm. In the potential outcomes framework with unconfoundedness, we show that causal forests are pointwise consistent for the true treatment effect, and have an asymptotically Gaussian and centered sampling distribution. We also discuss a practical method for constructing asymptotic confidence intervals for the true treatment effect that are centered at the causal forest estimates. Our theoretical results rely on a generic Gaussian theory for a large family of random forest algorithms. To our knowledge, this is the first set of results that allows any type of random forest, including classification and regression forests, to be used for provably valid statistical inference. In experiments, we find causal forests to be substantially more powerful than classical methods based on nearest-neighbor matching, especially in the presence of irrelevant covariates.

因果推断能够估计治疗效果（即，治疗结果的因果效果），使各个领域的决策受益。本研究中的一个基本挑战是观察数据的治疗偏见。为了提高对因果推断的观察研究的有效性，基于代表的方法作为最先进的方法表明了治疗效果估计的卓越性能。基于大多数基于表示的方法假设所有观察到的协变量都是预处理的（即，不受治疗影响的影响），并学习这些观察到的协变量的平衡表示，以估算治疗效果。不幸的是，这种假设往往在实践中往往是太严格的要求，因为一些协调因子是通过对治疗的干预进行改变（即，后治疗）来改变。相比之下，从不变的协变量中学到的平衡表示因此偏置治疗效果估计。

基于森林的方法最近在非参数治疗效应估计中获得了普及。在这一工作方面，我们引入了因果生存森林，可用于在可能右估计结果的生存和观察环境中估计异质治疗效果。我们的方法依赖于正交估计方程来在不满意的情况下对审查和选择效果进行鲁棒性调整。在我们的实验中，我们发现相对于许多基线的表现良好的方法。

电子健康记录（EHR）可获得的丰富纵向个体水平数据可用于检查治疗效果异质性。但是，使用EHR数据估算治疗效果提出了几个挑战，包括时变的混杂，重复和时间不一致的协变量测量，治疗分配和结果以及由于辍学导致的损失。在这里，我们开发了纵向数据（SDLD）算法的亚组发现，该算法是一种基于树的算法，用于使用纵向相互作用树算法结合使用纵向相互作用的一般数据驱动的方法，与纵向驱动的方法与纵向驱动的方法结合使用纵向相互作用，以发现具有异质治疗效果的亚组，并进行纵向研究。目标最大似然估计。我们将算法应用于EHR数据，以发现患有人免疫缺陷病毒（HIV）的人群的亚组，他们在接受非Dolutegravir抗逆转录病毒疗法（ART）接受非Dolutegravir抗逆转录病毒疗法（艺术）时的体重增加风险较高。

R包Doubleml实现了Chernozhukov等人的双重/辩护机器学习框架。 （2018）。它提供了基于机器学习方法的因果模型中估计参数的功能。双机器学习框架由三个关键成分组成：Neyman正交性，高质量的机器学习估计和样品拆分。可以通过MLR3生态系统中可用的各种最新机器学习方法来执行滋扰组件的估计。 Doubleml使得可以在各种因果模型中进行推断，包括部分线性和交互式回归模型及其扩展到仪器变量估计。 Doubleml的面向对象的实现为模型规范具有很高的灵活性，并使其易于扩展。本文是对双机器学习框架和R软件包DOUBLEML的介绍。在具有模拟和真实数据集的可再现代码示例中，我们演示了Doubleml用户如何基于机器学习方法执行有效的推断。

潜在位置网络模型是网络科学的多功能工具;应用程序包括集群实体，控制因果混淆，并在未观察的图形上定义前提。估计每个节点的潜在位置通常是贝叶斯推理问题的群体，吉布斯内的大都市是最流行的近似后分布的工具。然而，众所周知，GIBBS内的大都市对于大型网络而言是低效;接受比计算成本昂贵，并且所得到的后绘高度相关。在本文中，我们提出了一个替代的马尔可夫链蒙特卡罗战略 - 使用分裂哈密顿蒙特卡罗和萤火虫蒙特卡罗的组合定义 - 利用后部分布的功能形式进行更有效的后退计算。我们展示了这些战略在吉布斯和综合网络上的其他算法中优于大都市，以及学区的教师和工作人员的真正信息共享网络。

估计平均因果效应的理想回归（如果有）是什么？我们在离散协变量的设置中研究了这个问题，从而得出了各种分层估计器的有限样本方差的表达式。这种方法阐明了许多广泛引用的结果的基本统计现象。我们的博览会结合了研究因果效应估计的三种不同的方法论传统的见解：潜在结果，因果图和具有加性误差的结构模型。

在本文中，我们提出了一种非参数估计的方法，并推断了一般样本选择模型中因果效应参数的异质界限，初始治疗可能会影响干预后结果是否观察到。可观察到的协变量可能会混淆治疗选择，而观察结果和不可观察的结果可能会混淆。该方法提供条件效应界限作为策略相关的预处理变量的功能。它允许对身份不明的条件效应曲线进行有效的统计推断。我们使用灵活的半参数脱偏机学习方法，该方法可以适应柔性功能形式和治疗，选择和结果过程之间的高维混杂变量。还提供了易于验证的高级条件，以进行估计和错误指定的鲁棒推理保证。