作者
摘要
许多科学和工程挑战，从个性化药物到定制营销建议，都需要了解治疗效果的异质性。在本文中，我们开发了一个非参数因果森林来估计异质处理效果，扩展了Breiman广泛使用的随机森林算法。在具有无边界的潜在结果框架中，我们表明因果森林对于真正的处理效果是逐点一致的，并且具有渐近高斯和中心抽样分布。我们还讨论了一种实用的方法，用于构建以因果森林估计为中心的真实处理效果的渐近置信区间。我们的理论结果依赖于一大类随机森林算法的通用高斯理论。据我们所知，这是第一组允许任何类型的随机森林（包括分类森林和回归森林）用于可证明有效的统计推断的结果。在实验中，我们发现因果森林比基于最近邻匹配的经典方法更有效，尤其是在存在不相关协变量的情况下。
建议引用
Stefan Wager和Susan Athey，2018年。"利用随机森林估算和推断异质性处理效果,"美国统计协会杂志《泰勒与弗朗西斯杂志》，第113卷（523），第1228-1242页，7月。手柄：RePEc:taf:jnlasa:v:113:y:2018:i:523:p:1228-1242
内政部：10.1080/01621459.2017.1319839
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