論文の概要: Kernel Methods for Unobserved Confounding: Negative Controls, Proxies, and Instruments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10315v5
• Date: Thu, 23 Mar 2023 12:48:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 20:02:00.540025
• Title: Kernel Methods for Unobserved Confounding: Negative Controls, Proxies, and Instruments
• Title（参考訳）: 非オブザーブドコンファウンディングのためのカーネル法:負の制御、プロキシ、および機器
• Authors: Rahul Singh
• Abstract要約: 負の制御は、未測定のコンファウンディングの存在下で、治療と結果の因果関係を学ぶための戦略である。 非パラメトリックな処理効果を負の制御で学習するためのカーネルリッジ回帰に基づくアルゴリズム群を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.441975792340023
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Negative control is a strategy for learning the causal relationship between treatment and outcome in the presence of unmeasured confounding. The treatment effect can nonetheless be identified if two auxiliary variables are available: a negative control treatment (which has no effect on the actual outcome), and a negative control outcome (which is not affected by the actual treatment). These auxiliary variables can also be viewed as proxies for a traditional set of control variables, and they bear resemblance to instrumental variables. I propose a family of algorithms based on kernel ridge regression for learning nonparametric treatment effects with negative controls. Examples include dose response curves, dose response curves with distribution shift, and heterogeneous treatment effects. Data may be discrete or continuous, and low, high, or infinite dimensional. I prove uniform consistency and provide finite sample rates of convergence. I estimate the dose response curve of cigarette smoking on infant birth weight adjusting for unobserved confounding due to household income, using a data set of singleton births in the state of Pennsylvania between 1989 and 1991.
• Abstract（参考訳）: 負の制御は、未測定のコンファウンディングの存在下で、治療と結果の因果関係を学ぶための戦略である。 それにもかかわらず、治療効果は2つの補助変数、すなわち、負の制御の処理(実際の結果に影響を与えない)と負の制御の結果(実際の処理の影響を受けない)が利用可能であれば識別できる。 これらの補助変数は、伝統的な制御変数の集合のプロキシと見なすことができ、楽器変数に類似している。 非パラメトリックな処理効果を負の制御で学習するためのカーネルリッジ回帰に基づくアルゴリズム群を提案する。 例えば、線量反応曲線、分布シフトを伴う線量反応曲線、不均一な治療効果などがある。 データは離散的、連続的、低次元、高次元、無限次元である。 均一な一貫性を証明し、収束の有限サンプル率を提供します。 1989年から1991年の間、ペンシルベニア州におけるシングルトン出生のデータセットを用いて、乳幼児の出生体重調整における喫煙の服用量反応曲線を家計所得による不測の一致から推定した。

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