論文の概要: Causal Bias Quantification for Continuous Treatment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09762v1
• Date: Thu, 17 Jun 2021 18:44:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-22 03:38:10.604394
• Title: Causal Bias Quantification for Continuous Treatment
• Title（参考訳）: 連続治療のための因果バイアス定量化
• Authors: Gianluca Detommaso, Michael Br\"uckner, Philip Schulz, Victor Chernozhukov
• Abstract要約: 本研究では, 連続処理環境における限界因果効果と因果バイアスの新たな評価法を開発した。 条件付き確率分布に対する期待として表現できることを示す。 期待項の全ての項は、高度に非線形なモデルに対しても自動微分によって計算できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.6968018940343885
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work we develop a novel characterization of marginal causal effect and causal bias in the continuous treatment setting. We show they can be expressed as an expectation with respect to a conditional probability distribution, which can be estimated via standard statistical and probabilistic methods. All terms in the expectations can be computed via automatic differentiation, also for highly non-linear models. We further develop a new complete criterion for identifiability of causal effects via covariate adjustment, showing the bias equals zero if the criterion is met. We study the effectiveness of our framework in three different scenarios: linear models under confounding, overcontrol and endogenous selection bias; a non-linear model where full identifiability cannot be achieved because of missing data; a simulated medical study of statins and atherosclerotic cardiovascular disease.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 連続処理環境における限界因果効果と因果バイアスの新たな評価法を開発した。 条件付き確率分布に対する期待として表現できることを示し, 標準統計的・確率論的手法を用いて推定できることを示した。 期待の全ての項は、高度に非線形なモデルに対しても自動微分によって計算できる。 さらに,共変量調整による因果効果の識別性に関する新たな完全基準を開発し,基準が満たされた場合にはバイアスがゼロとなることを示した。 コンバウンディング,オーバーコントロール,内因性選択バイアスの線形モデル,データ不足による完全識別性が達成できない非線形モデル,スタチンと動脈硬化性心血管疾患のシミュレーション医学的研究,の3つのシナリオでフレームワークの有効性を検討した。

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