Quantifying individual risk for binary outcomes
Rattachement africain : cn, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Abstract Understanding treatment effect heterogeneity is crucial for reliable decision-making in treatment evaluation and selection. The conditional average treatment effect (CATE) is widely used to capture treatment effect heterogeneity induced by observed covariates and to design individualized treatment policies. However, it is an average metric within subpopulations, which prevents it from revealing individual risk, potentially leading to misleading results. This article fills this gap by examining individual risk for binary outcomes, specifically focusing on the fraction negatively affected (FNA), a metric that quantifies the percentage of individuals experiencing worse outcomes under treatment compared with control. Even under the strong ignorability assumption, FNA is still unidentifiable, and the existing Fréchet–Hoeffding bounds are often too wide and attainable only under extreme data-generating processes. By invoking mild conditions on the value range of the Pearson correlation coefficient between potential outcomes, we obtain improved bounds compared with the Fréchet–Hoeffding bounds. Additionally, we establish a nonparametric sensitivity analysis framework for FNA using the Pearson correlation coefficient as the sensitivity parameter. Furthermore, we propose nonparametric estimators for the refined FNA bounds and prove their consistency and asymptotic normality.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Quantifying individual risk for binary outcomes
- Date Crossref
- 19/05/2026
- Éditeur
- Oxford University Press (OUP)
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Beijing Technology and Business University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of California Department of Statistics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Renmin University of China pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Mathematics and Statistics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Center for Applied Statistics and School of Statistics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Beijing Technology and Business University, Department of Statistics — University of California et Renmin University of China, avec 2 autres affiliations.
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