Randomized experiments are widely used to estimate causal effects across a variety of domains. However, classical causal inference approaches rely on critical independence assumptions that are violated by network interference, when the treatment of one individual influences the outcomes of others. All existing approaches require at least approximate knowledge of the network, which may be unavailable and costly to collect. We consider the task of estimating the total treatment effect (TTE), or the average difference between the outcomes when the whole population is treated versus when the whole population is untreated. By leveraging a staggered rollout design, in which treatment is incrementally given to random subsets of individuals, we derive unbiased estimators for TTE that do not rely on any prior structural knowledge of the network, as long as the network interference effects are constrained to low-degree interactions among neighbors of an individual. We derive bounds on the variance of the estimators, and we show in experiments that our estimator performs well against baselines on simulated data. Central to our theoretical contribution is a connection between staggered rollout observations and polynomial extrapolation.


翻译:然而,传统的因果推断方法依赖于关键的独立性假设,而这种假设被网络干扰所违反,当一个人的治疗影响到其他人的结果时。所有现有方法都需要至少对网络的近似知识,而这种知识可能无法获取,而且收集成本很高。我们考虑的是估计总体治疗效果(TTE)的任务,或估计整个人口接受治疗时的结果与整个人口得不到治疗时的结果之间的平均差异。我们利用一个错开的推出设计,即对随机个人子集逐步给予治疗,我们为TTE得出不偏向于网络先前结构知识的公正估计数据,只要网络干扰影响限于个人邻居之间的低度互动。我们从测算器差异的角度出发,我们在实验中显示我们的估测器与模拟数据基线之间运作良好。我们理论贡献的核心是错开的推出观测与多面外推法之间的联系。

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