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Causal mediation analysis with double machine learning

过度拟合 调解 估计员 混淆 Lasso(编程语言) 计算机科学 人工智能 机器学习 结果(博弈论) 阻塞(统计) 计量经济学 心理学 数学 统计 法学 数理经济学 万维网 人工神经网络 计算机网络 政治学
作者
Helmut Farbmacher,Martin Huber,Lukáš Lafférs,Henrika Langen,Martin Spindler
出处
期刊:Econometrics Journal [Oxford University Press]
卷期号:25 (2): 277-300 被引量:79
标识
DOI:10.1093/ectj/utac003
摘要

Summary This paper combines causal mediation analysis with double machine learning for a data-driven control of observed confounders in a high-dimensional setting. The average indirect effect of a binary treatment and the unmediated direct effect are estimated based on efficient score functions, which are robust with respect to misspecifications of the outcome, mediator, and treatment models. This property is key for selecting these models by double machine learning, which is combined with data splitting to prevent overfitting. We demonstrate that the effect estimators are asymptotically normal and $n^{-1/2}$-consistent under specific regularity conditions and investigate the finite sample properties of the suggested methods in a simulation study when considering lasso as machine learner. We also provide an empirical application to the US National Longitudinal Survey of Youth, assessing the indirect effect of health insurance coverage on general health operating via routine checkups as mediator, as well as the direct effect.
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