Understanding how treatment effects vary on individual characteristics is critical in the contexts of personalized medicine, personalized advertising and policy design. When the characteristics are of practical interest are only a subset of full covariate, non-parametric estimation is often desirable; but few methods are available due to the computational difficult. Existing non-parametric methods such as the inverse probability weighting methods have limitations that hinder their use in many practical settings where the values of propensity scores are close to 0 or 1. We propose the propensity score regression (PSR) that allows the non-parametric estimation of the heterogeneous treatment effects in a wide context. PSR includes two non-parametric regressions in turn, where it first regresses on the propensity scores together with the characteristics of interest, to obtain an intermediate estimate; and then, regress the intermediate estimates on the characteristics of interest only. By including propensity scores as regressors in the non-parametric manner, PSR is capable of substantially easing the computational difficulty while remain (locally) insensitive to any value of propensity scores. We present several appealing properties of PSR, including the consistency and asymptotical normality, and in particular the existence of an explicit variance estimator, from which the analytical behaviour of PSR and its precision can be assessed. Simulation studies indicate that PSR outperform existing methods in varying settings with extreme values of propensity scores. We apply our method to the national 2009 flu survey (NHFS) data to investigate the effects of seasonal influenza vaccination and having paid sick leave across different age groups.


翻译:在个性化医学、个性化广告和政策设计的背景下,了解治疗对个体特征的不同影响是关键因素。当具有实际意义的特征只是全共变数的一个子集时,通常需要非参数性估算;但由于计算困难,现有非参数性方法,如反概率加权法等非参数性方法有其局限性,从而阻碍了在许多实际环境中使用这些方法,因为其偏差分值接近0或1。 我们建议了偏差性分回归法(PSR),允许在大背景下对异异异性治疗效应进行非参数性估算。PSR包括两个非参数性回归法,反过来是非参数性的回归法,首次在易变异性年龄分数上出现反向,同时获得中间估计;然后,将偏差性估计方法作为非偏差性分值的回归,PSR能够大大减轻计算困难,同时(局部)对性分值的任何价值敏感。我们提出了PSR的两种非参数性偏差性回归法性特征性,其典型的精确性、精确性、精确性、精确性、精确性、精确性、精确性、精确性、精确性、精确性、精确性、精确性、精确性、精确性、不比等等。

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