Heterogena behandlingseffekter är tyngdpunkten i många moderna kausala inferenstillämpningar. I detta dokument undersöker vi uppskattningen och slutsatsen av heterogena behandlingseffekter med precision i en allmän icke-parametrisk inställning. För detta ändamål, vi förbättra den klassiska k-nearest granne metod med en enkel algoritm, utvidga det till en fördelningsinställning, och föreslå den tvåskaliga distribution närmaste grannar (DNN) estimator med reducerad finita-prov partisk. Vårt recept är först att delprov data och genomsnitt 1-glänsande granne estimatorer från varje delprov. Med lämpligt vald subsamplingsskala har den resulterande DNN-estimatorn visat sig vara asymptotiskt opartisk och normal under milda regelbundenhetsförhållanden. Vi fortsätter sedan med att kombinera DNN-skattningar med olika subsamplingskalor för att ytterligare minska fördomar. Våra teoretiska resultat om fördelarna med det nya tvåskaliga DNN-ramverket stöds väl av flera Monte Carlo-simuleringar. Den nyligen föreslagna metoden tillämpas också på en verklig datauppsättning för att studera de heterogena behandlingseffekterna av rökning på barns födelsevikter i moderns ålder.
Detta dokument kompletterar REF:s arbete och utvidgar det till att omfatta fastställandet av den allmänna metoden för ögonblicket.
DNN: A Two-Scale Distributional Tale of Heterogeneous Treatment Effect Inference
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}