論文の概要: A causal view on compositional data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11234v1
• Date: Mon, 21 Jun 2021 16:29:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-22 15:40:45.925601
• Title: A causal view on compositional data
• Title（参考訳）: 構成データに関する因果的視点
• Authors: Elisabeth Ailer, Christian L. M\"uller, Niki Kilbertus
• Abstract要約: 組成データには、生態学における種数、地質学における岩石組成、大規模テキストコーパスにおけるトピック組成、分子生物学におけるシークエンシングカウントデータが含まれる。 ここでは、構成が原因となる機器変数設定において、構成データに対する因果的視点を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.257168718582631
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many scientific datasets are compositional in nature. Important examples include species abundances in ecology, rock compositions in geology, topic compositions in large-scale text corpora, and sequencing count data in molecular biology. Here, we provide a causal view on compositional data in an instrumental variable setting where the composition acts as the cause. Throughout, we pay particular attention to the interpretation of compositional causes from the viewpoint of interventions and crisply articulate potential pitfalls for practitioners. Focusing on modern high-dimensional microbiome sequencing data as a timely illustrative use case, our analysis first reveals that popular one-dimensional information-theoretic summary statistics, such as diversity and richness, may be insufficient for drawing causal conclusions from ecological data. Instead, we advocate for multivariate alternatives using statistical data transformations and regression techniques that take the special structure of the compositional sample space into account. In a comparative analysis on synthetic and semi-synthetic data we show the advantages and limitations of our proposal. We posit that our framework may provide a useful starting point for cause-effect estimation in the context of compositional data.
• Abstract（参考訳）: 多くの科学データセットは自然に構成されている。 重要な例としては、生態学における種数、地質学における岩石組成、大規模テキストコーパスにおけるトピック組成、分子生物学におけるシークエンシング数データなどがある。 ここでは,合成が原因として作用するインストゥルメンタル変数設定において,合成データの因果的視点を示す。 全体としては、介入の観点から構成的原因の解釈に特に注目し、実践者にとっての潜在的な落とし穴を微妙に明確化する。 現代の高次元マイクロバイオームシークエンシングデータをタイムリーな応用事例として分析した結果, 多様性や豊かさといった1次元情報理論的な要約統計は, 生態学的データから因果的結論を導き出すには不十分であることが明らかとなった。 代わりに,合成サンプル空間の特殊構造を考慮した統計データ変換と回帰手法を用いて,多変量代替案を提唱する。 合成データと半合成データの比較分析では,提案手法の利点と限界が示された。 我々は,本フレームワークが,構成データの文脈における原因影響推定に有用な出発点となることを示唆する。

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