論文の概要: Semiparametric Inference For Causal Effects In Graphical Models With
Hidden Variables
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12659v3
- Date: Thu, 13 Oct 2022 23:59:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-19 04:34:57.197182
- Title: Semiparametric Inference For Causal Effects In Graphical Models With
Hidden Variables
- Title(参考訳): 隠れ変数を持つグラフィカルモデルにおける因果効果の半パラメトリック推論
- Authors: Rohit Bhattacharya, Razieh Nabi, Ilya Shpitser
- Abstract要約: 隠れ変数有向非巡回グラフに関連する因果モデルにおける因果効果の同定理論をよく研究した。
対応するアルゴリズムは、出力する関数を推定する複雑さのために、過小評価される。
単一処理と単一結果を含む集団レベルの因果効果の同定と推定のギャップを橋渡しする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.299431908881425
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Identification theory for causal effects in causal models associated with
hidden variable directed acyclic graphs (DAGs) is well studied. However, the
corresponding algorithms are underused due to the complexity of estimating the
identifying functionals they output. In this work, we bridge the gap between
identification and estimation of population-level causal effects involving a
single treatment and a single outcome. We derive influence function based
estimators that exhibit double robustness for the identified effects in a large
class of hidden variable DAGs where the treatment satisfies a simple graphical
criterion; this class includes models yielding the adjustment and front-door
functionals as special cases. We also provide necessary and sufficient
conditions under which the statistical model of a hidden variable DAG is
nonparametrically saturated and implies no equality constraints on the observed
data distribution. Further, we derive an important class of hidden variable
DAGs that imply observed data distributions observationally equivalent (up to
equality constraints) to fully observed DAGs. In these classes of DAGs, we
derive estimators that achieve the semiparametric efficiency bounds for the
target of interest where the treatment satisfies our graphical criterion.
Finally, we provide a sound and complete identification algorithm that directly
yields a weight based estimation strategy for any identifiable effect in hidden
variable causal models.
- Abstract(参考訳): 隠れ変数有向非巡回グラフ(DAG)に関連する因果モデルにおける因果効果の同定理論をよく研究した。
しかし、対応するアルゴリズムは、出力する関数を推定する複雑さのため、過小評価される。
本研究では,1つの治療と1つの結果を含む集団レベルの因果効果の同定と推定のギャップを橋渡しする。
本研究では, 簡単なグラフィカルな基準を満たす多種類の隠れ変数DAGにおいて, 同定された効果に対して二重のロバスト性を示す影響関数に基づく推定器を導出する。
また、隠れ変数DAGの統計モデルが非パラメトリック飽和であり、観測されたデータ分布に等値制約を課さない必要十分条件についても述べる。
さらに,完全に観測されたDAGに対して観測的に等価な(等値制約まで)データ分布を暗示する隠れ変数DAGの重要クラスを導出する。
これらのDAGのクラスでは、その処理がグラフィカルな基準を満たす関心の対象に対して半パラメトリック効率境界を達成する推定器を導出する。
最後に、隠れ変数因果モデルにおける任意の識別可能な効果に対して、重みに基づく推定戦略を直接生成する音響完全同定アルゴリズムを提案する。
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