論文の概要: A Practical Introduction to Bayesian Estimation of Causal Effects: Parametric and Nonparametric Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07375v2
• Date: Fri, 21 Aug 2020 17:29:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 03:57:43.412940
• Title: A Practical Introduction to Bayesian Estimation of Causal Effects: Parametric and Nonparametric Approaches
• Title（参考訳）: 因果効果のベイズ推定の実際的導入:パラメトリックおよび非パラメトリックアプローチ
• Authors: Arman Oganisian, Jason A. Roy
• Abstract要約: 統計学の実践における因果関係のベイズ推定について紹介する。 パラメトリックモデルにおいて、先行モデルが縮尺と空間性を引き出す方法を示す。 ポイント処理および時間変化処理設定における推論について考察する。
• 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: Substantial advances in Bayesian methods for causal inference have been developed in recent years. We provide an introduction to Bayesian inference for causal effects for practicing statisticians who have some familiarity with Bayesian models and would like an overview of what it can add to causal estimation in practical settings. In the paper, we demonstrate how priors can induce shrinkage and sparsity on parametric models and be used to perform probabilistic sensitivity analyses around causal assumptions. We provide an overview of nonparametric Bayesian estimation and survey their applications in the causal inference literature. Inference in the point-treatment and time-varying treatment settings are considered. For the latter, we explore both static and dynamic treatment regimes. Throughout, we illustrate implementation using off-the-shelf open source software. We hope the reader will walk away with implementation-level knowledge of Bayesian causal inference using both parametric and nonparametric models. All synthetic examples and code used in the paper are publicly available on a companion GitHub repository.
• Abstract（参考訳）: 近年,因果推論のためのベイズ法の発展が進んでいる。 ベイズモデルに精通した統計学者を対象に,因果効果に対するベイズ推論の紹介を行い,実際的な因果推定に何を加えるかについて概説する。 本稿では,先行者がパラメトリックモデルに縮小とスパーシティを誘導し,因果的仮定に関する確率的感度解析を行う方法を示す。 本稿では,非パラメトリックベイズ推定の概要と因果推論文献への応用について述べる。 ポイント処理および時間変化処理設定における推論を検討する。 後者については,静的および動的治療体制について検討する。 全体として、既製のオープンソースソフトウェアによる実装について説明する。 パラメトリックモデルと非パラメトリックモデルの両方を用いてベイズ因果推論の実装レベル知識を取り除きたい。 論文で使用されるすべての合成例とコードは、GitHubリポジトリで公開されている。

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