論文の概要: On the Non-Monotonicity of a Non-Differentially Mismeasured Binary
Confounder
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08007v3
- Date: Thu, 28 Jan 2021 09:02:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-22 01:31:20.000117
- Title: On the Non-Monotonicity of a Non-Differentially Mismeasured Binary
Confounder
- Title(参考訳): 非識別的誤測の非単調性について
- Authors: Jose M. Pe\~na
- Abstract要約: 我々は、プロキシの調整がまったく調整しないよりも、計算不能な真の平均因果効果に近づく条件を見つけます。
他の作品とは異なり、我々は治療と未治療の間で結果に対する共同設立者の平均因果効果が同じ方向にあると仮定しません。
- 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: Suppose that we are interested in the average causal effect of a binary
treatment on an outcome when this relationship is confounded by a binary
confounder. Suppose that the confounder is unobserved but a non-differential
binary proxy of it is observed. We identify conditions under which adjusting
for the proxy comes closer to the incomputable true average causal effect than
not adjusting at all. Unlike other works, we do not assume that the average
causal effect of the confounder on the outcome is in the same direction among
treated and untreated.
- Abstract(参考訳): この関係がバイナリ共同設立者によって結合された結果に対するバイナリ処理の平均因果効果に興味があるとする。
共同創設者は観察されていないが、その非微分バイナリプロキシが観察されていると仮定する。
我々は、プロキシの調整が計算不能な真の平均因果効果に近づく条件を、まったく調整しないよりも特定する。
他の作品と異なり、共同創設者の成果に対する平均因果効果は、治療と未治療の間に同じ方向にあるとは考えていない。
関連論文リスト
- Automating the Selection of Proxy Variables of Unmeasured Confounders [16.773841751009748]
既存のプロキシ変数推定器を拡張して、治療と結果の間に複数の未測定の共同創設者が存在するシナリオに対応する。
本稿では、プロキシ変数の選択と因果効果の偏りのない推定のための2つのデータ駆動手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-25T08:53:49Z) - Nonparametric Identifiability of Causal Representations from Unknown
Interventions [63.1354734978244]
本研究では, 因果表現学習, 潜伏因果変数を推定するタスク, およびそれらの変数の混合から因果関係を考察する。
我々のゴールは、根底にある真理潜入者とその因果グラフの両方を、介入データから解決不可能なあいまいさの集合まで識別することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-01T10:51:58Z) - Neighborhood Adaptive Estimators for Causal Inference under Network
Interference [152.4519491244279]
我々は,古典的非干渉仮説の違反を考える。つまり,ある個人に対する治療が他者の結果に影響を及ぼす可能性がある。
干渉をトラクタブルにするために、干渉がどのように進行するかを記述する既知のネットワークを考える。
このような環境下での処理に対する平均的直接的処理効果の予測について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-07T14:53:47Z) - What's the Harm? Sharp Bounds on the Fraction Negatively Affected by
Treatment [58.442274475425144]
我々は,これらの関数がどの程度の速さで学習されたかに関わらず,効率の良い頑健な推論アルゴリズムを開発した。
シミュレーション研究および失業者のキャリアカウンセリングのケーススタディにおいて,本手法を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-20T17:36:33Z) - Using Embeddings for Causal Estimation of Peer Influence in Social
Networks [12.971519813535734]
我々は、ピア感染効果を推定するために観測データを使用するという問題に対処する。
この効果の同定と推定に組込み法をどのように利用できるかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-17T00:22:56Z) - Treatment Effect Risk: Bounds and Inference [58.442274475425144]
平均的な治療効果は社会福祉の変化を測定するため、たとえ肯定的であっても、人口の約10%に悪影響を及ぼすリスクがある。
本稿では,ICT分布のリスク条件値(CVaR)として定式化されたこの重要なリスク尺度をどう評価するかを検討する。
いくつかの境界は、複素CATE関数を単一の計量に要約したものと解釈することもでき、有界であることとは無関係に興味を持つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-15T17:21:26Z) - Causal Effect Estimation using Variational Information Bottleneck [19.6760527269791]
因果推論とは、介入が適用されるときの因果関係における因果効果を推定することである。
変分情報ボトルネック(CEVIB)を用いて因果効果を推定する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-26T13:46:12Z) - Unitary Interactions Do Not Yield Outcomes: Attempting to Model
"Wigner's Friend" [0.0]
The experiment by Proietti it et al purporting to instantiate the Wigner's Friend' thought experiment is discussed。
異なる観察者による事実の不一致を疑う実験の意義は、批判的レビューを必須としていることが指摘されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-04T21:38:41Z) - Learning Decomposed Representation for Counterfactual Inference [53.36586760485262]
観察データから治療効果を推定する際の根本的な問題は、共同設立者の識別とバランスである。
これまでの方法の多くは、観察されたすべての事前処理変数を共同創設者として扱い、共同創設者と非共同創設者の識別をさらに無視することで、共同ファウンダーのバランスを実現していた。
本研究では,1)共同創設者と非共同創設者の両方の表現を学習することで共同創設者を同定し,2)再重み付け手法のバランスをとるとともに,同時に,反実的推論による観察研究における治療効果を推定する相乗的学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-12T09:50:42Z) - On the Monotonicity of a Nondifferentially Mismeasured Binary Confounder [0.0]
プロキシの調整は、調整されていない測度と真の測度の間の効果の尺度を生成することを示す。
実験的に検証可能な特定の単調性仮定の下で、プロキシの調整は、調整されていない測度と真の測度の間の効果の尺度を生成することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-27T09:07:07Z) - Distributing entanglement with separable states: assessment of encoding
and decoding imperfections [55.41644538483948]
絡み合いは、常に関連する他のシステムと分離可能なキャリアを使って分散することができる。
不完全なユニタリ相互作用と協調して作用する不整合力学の影響を考察する。
絡み合いの利得は、相当な単元誤差があっても可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-11T15:25:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。