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[JA] Objective: 観察データと道具変数データを用いて、不完全なコンプライアンスを含む場合でも、条件付き平均処置効果(CATE)を正確に推定する新しい方法を開発すること。

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[JA] Methodology: 観察データからバイアスのあるCATEを学習し、道具変数データを用いてコンプライアンス加重補正を行う2段階フレームワークを提案する。これは、共変量全体で道具変数の強度変動を効果的に活用する。

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