論文の概要: Causal query in observational data with hidden variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.10269v4
• Date: Tue, 24 Nov 2020 05:11:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 01:57:00.296947
• Title: Causal query in observational data with hidden variables
• Title（参考訳）: 隠れ変数を持つ観測データにおける因果クエリ
• Authors: Debo Cheng (1), Jiuyong Li (1), Lin Liu (1), Jixue Liu (1), Kui Yu (2), and Thuc Duy Le (1) ((1) School of Information Technology and Mathematical Sciences, University of South Australia (2) School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology)
• Abstract要約: 本研究では、局所探索を用いて、観測データから因果効果を推定するための調整変数のスーパーセットを求める定理を開発する。 開発した定理に基づいて,因果クエリのためのデータ駆動型アルゴリズムを提案する。 実験により,提案アルゴリズムは隠れ変数を持つ既存のデータ駆動因果効果推定法よりも高速で,因果効果を推定できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper discusses the problem of causal query in observational data with hidden variables, with the aim of seeking the change of an outcome when "manipulating" a variable while given a set of plausible confounding variables which affect the manipulated variable and the outcome. Such an "experiment on data" to estimate the causal effect of the manipulated variable is useful for validating an experiment design using historical data or for exploring confounders when studying a new relationship. However, existing data-driven methods for causal effect estimation face some major challenges, including poor scalability with high dimensional data, low estimation accuracy due to heuristics used by the global causal structure learning algorithms, and the assumption of causal sufficiency when hidden variables are inevitable in data. In this paper, we develop a theorem for using local search to find a superset of the adjustment (or confounding) variables for causal effect estimation from observational data under a realistic pretreatment assumption. The theorem ensures that the unbiased estimate of causal effect is included in the set of causal effects estimated by the superset of adjustment variables. Based on the developed theorem, we propose a data-driven algorithm for causal query. Experiments show that the proposed algorithm is faster and produces better causal effect estimation than an existing data-driven causal effect estimation method with hidden variables. The causal effects estimated by the proposed algorithm are as accurate as those by the state-of-the-art methods using domain knowledge.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,隠れ変数を持つ観測データにおける因果クエリの問題について議論し,操作変数と結果に影響を及ぼす妥当な共起変数のセットを与えられた上で,変数を"操作"する際の結果の変化を求める。 操作変数の因果効果を推定する「データの実験」は、履歴データを用いた実験設計の検証や、新しい関係を研究する際の共同設立者の探索に有用である。 しかし、因果効果推定のための既存のデータ駆動手法は、高次元データによるスケーラビリティの低さ、グローバル因果構造学習アルゴリズムが用いたヒューリスティックスによる推定精度の低さ、データ中に隠れ変数が避けられない場合に因果効果の仮定など、いくつかの大きな課題に直面している。 本稿では,局所探索を用いて実測データから因果効果を推定するための適応変数のスーパーセット(あるいはコンバウンディング)を求める定理を,現実的な前処理仮定の下で開発する。 この定理は、調整変数のスーパーセットによって推定される因果効果の集合に因果効果の偏りのない推定が入ることを保証する。 開発した定理に基づき,因果検索のためのデータ駆動型アルゴリズムを提案する。 実験により,提案アルゴリズムは隠れ変数を持つ既存のデータ駆動因果効果推定法よりも高速で,因果効果を推定できることがわかった。 提案アルゴリズムにより推定される因果効果は,ドメイン知識を用いた最先端手法と同等に正確である。

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