論文の概要: MissDeepCausal: Causal Inference from Incomplete Data Using Deep Latent Variable Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10837v1
• Date: Tue, 25 Feb 2020 12:58:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 21:09:56.114441
• Title: MissDeepCausal: Causal Inference from Incomplete Data Using Deep Latent Variable Models
• Title（参考訳）: MissDeepCausal:Deep Latent変数モデルを用いた不完全データからの因果推論
• Authors: Imke Mayer, Julie Josse, F\'elix Raimundo, Jean-Philippe Vert
• Abstract要約: 因果推論の最先端の手法は、欠落した値を考慮していない。 欠落したデータは、適応された未確立仮説を必要とする。 欠落した値に適応した変分オートエンコーダを通じて分布を学習する潜在的共同設立者について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.173184309520453
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inferring causal effects of a treatment, intervention or policy from observational data is central to many applications. However, state-of-the-art methods for causal inference seldom consider the possibility that covariates have missing values, which is ubiquitous in many real-world analyses. Missing data greatly complicate causal inference procedures as they require an adapted unconfoundedness hypothesis which can be difficult to justify in practice. We circumvent this issue by considering latent confounders whose distribution is learned through variational autoencoders adapted to missing values. They can be used either as a pre-processing step prior to causal inference but we also suggest to embed them in a multiple imputation strategy to take into account the variability due to missing values. Numerical experiments demonstrate the effectiveness of the proposed methodology especially for non-linear models compared to competitors.
• Abstract（参考訳）: 治療の因果効果を推測すると、観察データからの介入や政策は多くの応用の中心となる。 しかし、因果推論の最先端の手法は、多くの実世界の分析においてユビキタスである共変量に値がない可能性をほとんど考慮しない。 データの欠如は因果推論の手順を複雑にするため、実際には正当化が難しい適応型不合理性仮説が必要となる。 我々は,不足する値に適応した変分オートエンコーダを通じて分布を学習する潜在共同創設者を考えることにより,この問題を回避する。 因果推論に先立って前処理のステップとして使用することも可能ですが、欠落した値による変動を考慮した複数の計算戦略に組み込むことも提案します。 数値実験により, 提案手法が, 特に非線形モデルに対して, 競合モデルと比較して有効であることを示す。

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