Эффективный перенос и обобщение последствий для выживания
arXiv: 2609.18764v1 Annuaire Type: New Briew: Randomized Control Learning Experts дают внутренние оценки воздействия лечения, однако их результаты могут непосредственно не применяться к более широким целевым группам в связи с различиями между базовым распределением ковариатов, соблюдением режима или изменениями механизмов получения результатов. В соответствии со стандартными допущениями, касающимися транспортировки и определения степени идентификации по времени, мы разрабатываем непараметрические, дебисивные оценки машинного обучения для перевозки и обобщения причинно-следственных эффектов от лечения в зависимости от происхождения населения к целевой группе за дискретное время. Мы вычисляем эффективные функции воздействия для оценки различий в показателях выживания при транспортировке и обобщении и предлагаем перекрестные одноэтапные оценки, которые являются вдвойне надежными и обеспечивают полупараметрические пределы эффективности в условиях слабой регулярности. Мы далее введем оценки, которые используют известные подмножества изменяющих эффект через параметризацию присадок функции выживания красного цвета