論文の概要: Partial Identifiability in Discrete Data With Measurement Error

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12449v1
• Date: Wed, 23 Dec 2020 02:11:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-25 18:16:30.464061
• Title: Partial Identifiability in Discrete Data With Measurement Error
• Title（参考訳）: 測定誤差を伴う離散データの部分的識別可能性
• Authors: Noam Finkelstein, Roy Adams, Suchi Saria, Ilya Shpitser
• Abstract要約: 我々は、疑わしい前提の下で正確な識別を追求するよりも、妥当な仮定の下で境界を提示することが好ましいことを示す。 我々は線形プログラミング手法を用いて,実測誤差と実測誤差に対する鋭い境界を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.421318211327314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When data contains measurement errors, it is necessary to make assumptions relating the observed, erroneous data to the unobserved true phenomena of interest. These assumptions should be justifiable on substantive grounds, but are often motivated by mathematical convenience, for the sake of exactly identifying the target of inference. We adopt the view that it is preferable to present bounds under justifiable assumptions than to pursue exact identification under dubious ones. To that end, we demonstrate how a broad class of modeling assumptions involving discrete variables, including common measurement error and conditional independence assumptions, can be expressed as linear constraints on the parameters of the model. We then use linear programming techniques to produce sharp bounds for factual and counterfactual distributions under measurement error in such models. We additionally propose a procedure for obtaining outer bounds on non-linear models. Our method yields sharp bounds in a number of important settings -- such as the instrumental variable scenario with measurement error -- for which no bounds were previously known.
• Abstract（参考訳）: データに測定誤差が含まれている場合、観測された誤ったデータを観測されていない真の現象と関連づける仮定をする必要がある。 これらの仮定は従属的な根拠で正当化されるべきであるが、推論のターゲットを正確に特定するため、しばしば数学的利便性によって動機づけられる。 我々は、疑わしい前提の下で正確な識別を追求するよりも、正当化可能な仮定の下で境界を示すことが好ましいという見解を採用する。 そこで本研究では,モデルパラメータの線形制約として,一般的な測定誤差や条件付き独立仮定を含む,離散変数を含む広範囲なモデリング仮定を表現できることを実証する。 次に、そのようなモデルにおける測定誤差の下で、実数分布と反実数分布の鋭い境界を生成するために線形プログラミング手法を用いる。 さらに,非線形モデルにおける外界を求める手法を提案する。 本手法では,計測誤差を持つ機器変数のシナリオなど,多くの重要な設定において,これまで境界が知られていなかったシャープな境界を求める。

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