論文の概要: Proximal Causal Learning with Kernels: Two-Stage Estimation and Moment Restriction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04544v2
• Date: Tue, 11 May 2021 12:29:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-12 11:29:35.649485
• Title: Proximal Causal Learning with Kernels: Two-Stage Estimation and Moment Restriction
• Title（参考訳）: カーネルを用いた近位因果学習:2段階推定とモーメント制限
• Authors: Afsaneh Mastouri, Yuchen Zhu, Limor Gultchin, Anna Korba, Ricardo Silva, Matt J. Kusner, Arthur Gretton, Krikamol Muandet
• Abstract要約: 我々は近位因果学習の設定に焦点をあてるが、本手法はフレドホルム積分方程式によって特徴づけられるより広い逆問題のクラスを解くのに使うことができる。 我々は,各アルゴリズムに一貫性の保証を提供し,これらの手法が合成データと実世界のタスクをシミュレートしたデータにおいて競争的な結果をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.51144507601913
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We address the problem of causal effect estimation in the presence of unobserved confounding, but where proxies for the latent confounder(s) are observed. We propose two kernel-based methods for nonlinear causal effect estimation in this setting: (a) a two-stage regression approach, and (b) a maximum moment restriction approach. We focus on the proximal causal learning setting, but our methods can be used to solve a wider class of inverse problems characterised by a Fredholm integral equation. In particular, we provide a unifying view of two-stage and moment restriction approaches for solving this problem in a nonlinear setting. We provide consistency guarantees for each algorithm, and we demonstrate these approaches achieve competitive results on synthetic data and data simulating a real-world task. In particular, our approach outperforms earlier methods that are not suited to leveraging proxy variables.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 未観測の共起の存在下での因果効果推定の問題に対処するが, 潜伏した共同設立者(s)のプロキシが観察される。 本稿では,2段階回帰法と最大モーメント制限法という2つのカーネルに基づく非線形因果効果推定手法を提案する。 我々は近位因果学習の設定に焦点をあてるが、本手法はフレドホルム積分方程式によって特徴づけられるより広い逆問題のクラスを解くのに使うことができる。 特に,この問題を非線形な設定で解くために,二段階およびモーメント制限アプローチの統一的視点を提供する。 我々は,各アルゴリズムに一貫性の保証を提供し,これらの手法が合成データと実世界のタスクをシミュレートしたデータにおいて競争的な結果をもたらすことを示す。 特に,提案手法は,プロキシ変数の活用に適さない従来の手法よりも優れている。

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