Qini Curves for Multi-Armed Treatment Rules
多臂处理规则的 Qini 曲线AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要围绕多处理臂的定向分配规则及其处理价值比较展开，直接对应因果推断中的处理规则评价问题。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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多臂处理规则的 Qini 曲线
- 研究问题
- 在多个有成本的处理臂和不同预算约束下，如何评价同时选择受处理对象与处理臂的数据驱动分配规则的价值？
- 方法与思路
- 作者将 Qini 曲线推广到多个处理臂，开发高效计算算法，并以 bootstrap 构造曲线上各点的大样本置信区间。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该曲线支持比较最优处理臂组合、部分处理臂及忽略协变量的分配规则，并提供模拟和选举投票动员应用。
- 阅读关注点
- 核对规则价值的识别、处理成本与预算定义、规则学习和评价的数据安排，以及逐点置信区间是否支持整条曲线推断。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或获期刊接收；摘要仅陈述逐点大样本区间，未说明统一置信带保证。
原文摘要
Qini curves have emerged as an attractive and popular approach for evaluating the benefit of data-driven targeting rules for treatment allocation. We propose a generalization of the Qini curve to multiple costly treatment arms, that quantifies the value of optimally selecting among both units and treatment arms at different budget levels. We develop an efficient algorithm for computing these curves and propose bootstrap-based confidence intervals that are exact in large samples for any point on the curve. These confidence intervals can be used to conduct hypothesis tests comparing the value of treatment targeting using an optimal combination of arms with using just a subset of arms, or with a non-targeting assignment rule ignoring covariates, at different budget levels. We demonstrate the statistical performance in a simulation experiment and an application to treatment targeting for election turnout.