論文の概要: Estimating Structural Target Functions using Machine Learning and Influence Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06461v3
• Date: Mon, 8 Feb 2021 13:15:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-30 17:48:12.598192
• Title: Estimating Structural Target Functions using Machine Learning and Influence Functions
• Title（参考訳）: 機械学習と影響関数を用いた構造目標関数の推定
• Authors: Alicia Curth and Ahmed M. Alaa and Mihaela van der Schaar
• Abstract要約: 統計モデルから特定可能な関数として生じる対象関数の統計的機械学習のための新しい枠組みを提案する。 このフレームワークは問題とモデルに依存しないものであり、応用統計学における幅広い対象パラメータを推定するのに使用できる。 我々は、部分的に観測されていない情報を持つランダム/二重ロバストな問題において、いわゆる粗大化に特に焦点をあてた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.47897241856603
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We aim to construct a class of learning algorithms that are of practical value to applied researchers in fields such as biostatistics, epidemiology and econometrics, where the need to learn from incompletely observed information is ubiquitous. We propose a new framework for statistical machine learning of target functions arising as identifiable functionals from statistical models, which we call `IF-learning' due to its reliance on influence functions (IFs). This framework is problem- and model-agnostic and can be used to estimate a broad variety of target parameters of interest in applied statistics: we can consider any target function for which an IF of a population-averaged version exists in analytic form. Throughout, we put particular focus on so-called coarsening at random/doubly robust problems with partially unobserved information. This includes problems such as treatment effect estimation and inference in the presence of missing outcome data. Within this framework, we propose two general learning algorithms that build on the idea of nonparametric plug-in bias removal via IFs: the 'IF-learner' which uses pseudo-outcomes motivated by uncentered IFs for regression in large samples and outputs entire target functions without confidence bands, and the 'Group-IF-learner', which outputs only approximations to a function but can give confidence estimates if sufficient information on coarsening mechanisms is available. We apply both in a simulation study on inferring treatment effects.
• Abstract（参考訳）: 我々は, 生物統計学, 疫学, 計量学などの応用研究者にとって実用的な学習アルゴリズムのクラスを構築し, 不完全に観察された情報から学ぶ必要性がユビキタスである。 本稿では,その影響関数(IF)に依存するため,統計モデルから特定可能な関数として生じる対象関数の統計的機械学習のための新しい枠組みを提案する。 このフレームワークは問題やモデルに依存しないものであり、応用統計学に関心のある幅広いターゲットパラメータを推定するのに使うことができる: 人口平均バージョンのifが解析形式で存在する任意のターゲット関数を考えることができる。 全体としては,ランダム/二重ロバストな問題における,いわゆる粗大化に注目した。 これには、治療効果の推定や、欠落した結果データの存在による推測などの問題が含まれる。 このフレームワークでは,ifsを用いた非パラメトリックプラグインバイアス除去の考え方に基づく2つの一般的な学習アルゴリズムを提案する。大きなサンプルにおける回帰のための非中心型ifによって動機づけられた擬似アウトカムを使用する'if-learner'と,粗粒化機構に関する十分な情報があれば信頼度評価を行う'group-if-learner'である。 どちらも治療効果を推測するシミュレーション研究に応用する。

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