Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bounds on Causal Effects and Application to High Dimensional Data

論文の概要: Bounds on Causal Effects and Application to High Dimensional Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12121v1
Date: Wed, 23 Jun 2021 01:47:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-25 01:00:23.084983
Title: Bounds on Causal Effects and Application to High Dimensional Data
Title（参考訳）: 因果効果の境界と高次元データへの応用
Authors: Ang Li, Judea Pearl
Abstract要約: バックドア基準やフロントドア基準の調整変数が部分的に観察された場合の因果効果の限界を導出する。本稿では,推定パワーのバイアスを交換できる次元還元フレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.872692504502286
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper addresses the problem of estimating causal effects when adjustment variables in the back-door or front-door criterion are partially observed. For such scenarios, we derive bounds on the causal effects by solving two non-linear optimization problems, and demonstrate that the bounds are sufficient. Using this optimization method, we propose a framework for dimensionality reduction that allows one to trade bias for estimation power, and demonstrate its performance using simulation studies.
Abstract（参考訳）: 本稿では,バックドア条件やフロントドア基準の調整変数が部分的に観察された場合の因果効果を推定する問題に対処する。このようなシナリオでは、2つの非線形最適化問題を解くことによって因果効果の境界を導出し、境界が十分であることを示す。この最適化手法を用いて,推定パワーに対するバイアスをトレードオフできる次元性低減のための枠組みを提案し,その性能をシミュレーションにより実証する。

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