我们研究了具有预处理结果数据的实验研究的最佳设计。估计平均处理效果是治疗和控制单元的加权平均结果之间的差异。许多常用的方法符合该配方，包括差分估计器和各种合成控制技术。我们提出了几种方法，用于结合重量选择一组处理的单位。观察问题的NP硬度，我们介绍了混合整数编程配方，可选择处理和控制集和单位权重。我们证明，这些提出的方法导致定性不同的实验单元进行治疗。我们根据美国劳动统计局的公开数据使用模拟，这些数据在与随机试验等简单和常用的替代品相比时，表现出平均平方误差和统计功率的改进。

在本文中，我们研究了在一组单位上进行的设计实验的问题，例如在线市场中的用户或用户组，以多个时间段，例如数周或数月。这些实验特别有助于研究对当前和未来结果具有因果影响的治疗（瞬时和滞后的影响）。设计问题涉及在实验之前或期间选择每个单元的治疗时间，以便最精确地估计瞬间和滞后的效果，实验后。这种治疗决策的优化可以通过降低其样本尺寸要求，直接最小化实验的机会成本。优化是我们提供近最优解的NP-Hard整数程序，当时在开始时进行设计决策（固定样本大小设计）。接下来，我们研究允许在实验期间进行适应性决策的顺序实验，并且还可能早期停止实验，进一步降低其成本。然而，这些实验的顺序性质使设计阶段和估计阶段复杂化。我们提出了一种新的算法，PGAE，通过自适应地制造治疗决策，估算治疗效果和绘制有效的实验后推理来解决这些挑战。 PGAE将来自贝叶斯统计，动态编程和样品分裂的思想结合起来。使用来自多个域的真实数据集的合成实验，我们证明了与基准相比，我们的固定样本尺寸和顺序实验的提出解决方案将实验的机会成本降低了50％和70％。

最佳定价，即确定最大限度地提高给定产品的利润或收入的价格水平，是零售业的重要任务。要选择这样的数量，请先估计产品需求的价格弹性。由于混淆效果和价格内限性，回归方法通常无法恢复这些弹性。因此，通常需要随机实验。然而，例如，弹性可以是高度异构的，这取决于商店的位置。随着随机化经常发生在市级，标准差异差异方法也可能失败。可能的解决方案是基于根据从人工对照构成的治疗方法测量处理对单个（或仅几个）处理单元的影响的方法。例如，对于治疗组中的每个城市，可以从未处理的位置构成反事实。在本文中，我们应用了一种新的高维统计方法，以衡量价格变化对巴西主要零售商的日常销售的影响。所提出的方法结合了主成分（因子）和稀疏回归，导致一种称为因子调整的正规化方法的方法（\ TextTt {FarmTraTeat}）。数据包括每日五种不同产品的日常销售和价格，超过400多名市。审议的产品属于\ emph {甜蜜和糖果}类别和实验已经在2016年和2017年进行。我们的结果证实了高度异质性的假设，从而产生了与独特的市政当局的不同定价策略。

了解特定待遇或政策与许多感兴趣领域有关的影响，从政治经济学，营销到医疗保健。在本文中，我们开发了一种非参数算法，用于在合成控制的背景下检测随着时间的流逝的治疗作用。该方法基于许多算法的反事实预测，而不必假设该算法正确捕获模型。我们介绍了一种推论程序来检测治疗效果，并表明测试程序对于固定，β混合过程渐近有效，而无需对所考虑的一组基础算法施加任何限制。我们讨论了平均治疗效果估计的一致性保证，并为提出的方法提供了遗憾的界限。算法类别可能包括随机森林，套索或任何其他机器学习估计器。数值研究和应用说明了该方法的优势。

加权方法是偏离因果效应的估计的常见工具。虽然越来越多的看似不同的方法，但其中许多可以折叠成一个统一的制度：因果最佳运输。这种新方法通过最小化治疗和对照组之间的最佳运输距离，或者更一般地，在源和目标群体之间直接针对分布平衡。我们的方法是半富集的有效和无模型，但也可以包含研究人员希望平衡的协变量的时刻或任何其他重要的功能。我们发现因果最佳运输优于竞争对手的方法，当错过倾向分数和结果模型时，表明它是一种稳健的替代普通加权方法。最后，我们证明了我们在外部对照研究中的效用检查米索前列醇与催产素治疗后骨髓出血的影响。

The optimal design of experiments typically involves solving an NP-hard combinatorial optimization problem. In this paper, we aim to develop a globally convergent and practically efficient optimization algorithm. Specifically, we consider a setting where the pre-treatment outcome data is available and the synthetic control estimator is invoked. The average treatment effect is estimated via the difference between the weighted average outcomes of the treated and control units, where the weights are learned from the observed data. {Under this setting, we surprisingly observed that the optimal experimental design problem could be reduced to a so-called \textit{phase synchronization} problem.} We solve this problem via a normalized variant of the generalized power method with spectral initialization. On the theoretical side, we establish the first global optimality guarantee for experiment design when pre-treatment data is sampled from certain data-generating processes. Empirically, we conduct extensive experiments to demonstrate the effectiveness of our method on both the US Bureau of Labor Statistics and the Abadie-Diemond-Hainmueller California Smoking Data. In terms of the root mean square error, our algorithm surpasses the random design by a large margin.

Synthetic control methods often rely on matching pre-treatment characteristics (called predictors) of the treated unit. The choice of predictors and how they are weighted plays a key role in the performance and interpretability of synthetic control estimators. This paper proposes the use of a sparse synthetic control procedure that penalizes the number of predictors used in generating the counterfactual to select the most important predictors. We derive, in a linear factor model framework, a new model selection consistency result and show that the penalized procedure has a faster mean squared error convergence rate. Through a simulation study, we then show that the sparse synthetic control achieves lower bias and has better post-treatment performance than the un-penalized synthetic control. Finally, we apply the method to revisit the study of the passage of Proposition 99 in California in an augmented setting with a large number of predictors available.

有许多可用于选择优先考虑治疗的可用方法，包括基于治疗效果估计，风险评分和手工制作规则的遵循申请。我们将秩加权平均治疗效应（RATY）指标作为一种简单常见的指标系列，用于比较水平竞争范围的治疗优先级规则。对于如何获得优先级规则，率是不可知的，并且仅根据他们在识别受益于治疗中受益的单位的方式进行评估。我们定义了一系列速率估算器，并证明了一个中央限位定理，可以在各种随机和观测研究环境中实现渐近精确的推断。我们为使用自主置信区间的使用提供了理由，以及用于测试关于治疗效果中的异质性的假设的框架，与优先级规则相关。我们对速率的定义嵌套了许多现有度量，包括QINI系数，以及我们的分析直接产生了这些指标的推论方法。我们展示了我们从个性化医学和营销的示例中的方法。在医疗环境中，使用来自Sprint和Accor-BP随机对照试验的数据，我们发现没有明显的证据证明异质治疗效果。另一方面，在大量的营销审判中，我们在一些数字广告活动的治疗效果中发现了具有的强大证据，并证明了如何使用率如何比较优先考虑估计风险的目标规则与估计治疗效益优先考虑的目标规则。

In the new era of personalization, learning the heterogeneous treatment effect (HTE) becomes an inevitable trend with numerous applications. Yet, most existing HTE estimation methods focus on independently and identically distributed observations and cannot handle the non-stationarity and temporal dependency in the common panel data setting. The treatment evaluators developed for panel data, on the other hand, typically ignore the individualized information. To fill the gap, in this paper, we initialize the study of HTE estimation in panel data. Under different assumptions for HTE identifiability, we propose the corresponding heterogeneous one-side and two-side synthetic learner, namely H1SL and H2SL, by leveraging the state-of-the-art HTE estimator for non-panel data and generalizing the synthetic control method that allows flexible data generating process. We establish the convergence rates of the proposed estimators. The superior performance of the proposed methods over existing ones is demonstrated by extensive numerical studies.

针对社会福利计划中个人的干预措施的主要问题之一是歧视：个性化治疗可能导致跨年龄，性别或种族等敏感属性的差异。本文解决了公平有效的治疗分配规则的设计问题。我们采用了第一次的非遗憾视角，没有危害：我们选择了帕累托边境中最公平的分配。我们将优化投入到混合构成线性程序公式中，可以使用现成的算法来解决。我们对估计的政策功能的不公平性和在帕累托前沿的不公平保证在一般公平概念下的不公平性范围内得出了遗憾。最后，我们使用教育经济学的应用来说明我们的方法。

本文提出了一种估计溢出效应存在福利最大化政策的实验设计。我考虑一个设置在其中组织成一个有限数量的大型群集，并在每个群集中以不观察到的方式交互。作为第一种贡献，我介绍了一个单波实验，以估计治疗概率的变化的边际效应，以考虑到溢出率，并测试政策最优性。该设计在群集中独立地随机化处理，并诱导局部扰动到对簇成对的治疗概率。使用估计的边际效应，我构建了对定期治疗分配规则最大化福利的实际测试，并且我表征了其渐近性质。该想法是，研究人员应报告对福利最大化政策的边际效应和测试的估计：边际效应表明福利改善的方向，并提供了关于是否值得进行额外实验以估计估计福利改善的证据治疗分配。作为第二种贡献，我设计了多波实验来估计治疗分配规则并最大化福利。我获得了小型样本保证，最大可获得的福利和估计政策（遗憾）评估的福利之间的差异。这种保证的必要性是，遗憾在迭代和集群的数量中线性会聚到零。校准在信息扩散和现金转移方案上校准的模拟表明，该方法导致了显着的福利改进。

We consider the estimation of average treatment effects in observational studies without the standard assumption of unconfoundedness. We propose a new framework of robust causal inference under the general observational study setting with the possible existence of unobserved confounders. Our approach is based on the method of distributionally robust optimization and proceeds in two steps. We first specify the maximal degree to which the distribution of unobserved potential outcomes may deviate from that of obsered outcomes. We then derive sharp bounds on the average treatment effects under this assumption. Our framework encompasses the popular marginal sensitivity model as a special case and can be extended to the difference-in-difference and regression discontinuity designs as well as instrumental variables. Through simulation and empirical studies, we demonstrate the applicability of the proposed methodology to real-world settings.

识别变量之间的原因关系是决策过程的关键步骤。虽然因果推断需要随机实验，但研究人员和政策制定者越来越多地利用观测研究由于观察数据的广泛可用性和实验的不可行性而导致的因果假设。匹配方法是对观察数据进行因果推断的最常用技术。然而，由于实验者制造的不同选择，一对一匹配中的对分配过程在推论中产生不确定性。最近，提出了离散优化模型来解决这种不确定性。虽然具有离散优化模型可能的强大推断，但它们产生非线性问题并缺乏可扩展性。在这项工作中，我们提出了贪婪的算法来解决与持续结果的观测数据的强大因果推断测试实例。我们提出了一个独特的框架，可以重新设计非线性二进制优化问题作为可行性问题。通过利用可行性制定的结构，我们开发贪婪方案，以求解稳健的测试问题。在许多情况下，所提出的算法实现全球最佳解决方案。我们在三个现实世界数据集上执行实验，以展示所提出的算法的有效性，并将我们的结果与最先进的求解器进行比较。我们的实验表明，所提出的算法在计算时间方面显着优于精确的方法，同时实现了同样的因果试验结论。两个数值实验和复杂性分析都表明所提出的算法确保在决策过程中利用大数据的力量所需的可扩展性。

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。

We propose a new method to estimate causal effects from nonexperimental data. Each pair of sample units is first associated with a stochastic 'treatment' - differences in factors between units - and an effect - a resultant outcome difference. It is then proposed that all such pairs can be combined to provide more accurate estimates of causal effects in observational data, provided a statistical model connecting combinatorial properties of treatments to the accuracy and unbiasedness of their effects. The article introduces one such model and a Bayesian approach to combine the $O(n^2)$ pairwise observations typically available in nonexperimnetal data. This also leads to an interpretation of nonexperimental datasets as incomplete, or noisy, versions of ideal factorial experimental designs. This approach to causal effect estimation has several advantages: (1) it expands the number of observations, converting thousands of individuals into millions of observational treatments; (2) starting with treatments closest to the experimental ideal, it identifies noncausal variables that can be ignored in the future, making estimation easier in each subsequent iteration while departing minimally from experiment-like conditions; (3) it recovers individual causal effects in heterogeneous populations. We evaluate the method in simulations and the National Supported Work (NSW) program, an intensively studied program whose effects are known from randomized field experiments. We demonstrate that the proposed approach recovers causal effects in common NSW samples, as well as in arbitrary subpopulations and an order-of-magnitude larger supersample with the entire national program data, outperforming Statistical, Econometrics and Machine Learning estimators in all cases...

使用面板数据进行因果推断是社会科学研究的核心挑战。预测方法的进步可以通过更准确地预测未发生治疗的治疗单元的反事实演变来促进这项任务。在本文中，我们借鉴了新开发的时间序列预测（N-Beats算法）的深度神经体系结构。我们通过合并控制单元的领先值来预测处理后的处理单元的“合成”未经处理的版本，从传统的时间序列应用程序中调整了此方法。我们将从此方法得出的估计量称为合成器，发现它在一系列设置中的传统双向固定效果和合成控制方法显着优于传统的双向固定效果和合成控制方法。我们还发现，相对于最新的面板估计方法，例如矩阵完成和差异中的合成差异，合成器具有可比性或更准确的性能。我们的结果强调了如何利用预测文献的进步来改善面板设置的因果推断。

基于A/B测试的政策评估引起了人们对数字营销的极大兴趣，但是在乘车平台（例如Uber和Didi）中的这种评估主要是由于其时间和/或空间依赖性实验的复杂结构而被很好地研究。 。本文的目的是在乘车平台中的政策评估中进行，目的是在平台的政策和换回设计下的感兴趣结果之间建立因果关系。我们提出了一个基于时间变化系数决策过程（VCDP）模型的新型潜在结果框架，以捕获时间依赖性实验中的动态治疗效果。我们通过将其分解为直接效应总和（DE）和间接效应（IE）来进一步表征平均治疗效应。我们为DE和IE制定了估计和推理程序。此外，我们提出了一个时空VCDP来处理时空依赖性实验。对于这两个VCDP模型，我们都建立了估计和推理程序的统计特性（例如弱收敛和渐近力）。我们进行广泛的模拟，以研究拟议估计和推理程序的有限样本性能。我们研究了VCDP模型如何帮助改善DIDI中各种派遣和处置政策的政策评估。

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。

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。

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。