論文の概要: H\"older Bounds for Sensitivity Analysis in Causal Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04661v1
- Date: Fri, 9 Jul 2021 20:26:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-13 16:13:53.186887
- Title: H\"older Bounds for Sensitivity Analysis in Causal Reasoning
- Title(参考訳): 因果推論における感度解析のためのh\"older bounds
- Authors: Serge Assaad, Shuxi Zeng, Henry Pfister, Fan Li, Lawrence Carin
- Abstract要約: 導出バイアス |E[Y|T=t]-E[Y|do(T=t)]| 上の接点の集合は、未測定の接点の度合いに基づいて導出する。
これらの境界は、U が T から独立であるとき、あるいは U が T から独立であるとき、あるいは U が T から独立であるとき、厳密である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 66.00472443147781
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We examine interval estimation of the effect of a treatment T on an outcome Y
given the existence of an unobserved confounder U. Using H\"older's inequality,
we derive a set of bounds on the confounding bias |E[Y|T=t]-E[Y|do(T=t)]| based
on the degree of unmeasured confounding (i.e., the strength of the connection
U->T, and the strength of U->Y). These bounds are tight either when U is
independent of T or when U is independent of Y given T (when there is no
unobserved confounding). We focus on a special case of this bound depending on
the total variation distance between the distributions p(U) and p(U|T=t), as
well as the maximum (over all possible values of U) deviation of the
conditional expected outcome E[Y|U=u,T=t] from the average expected outcome
E[Y|T=t]. We discuss possible calibration strategies for this bound to get
interval estimates for treatment effects, and experimentally validate the bound
using synthetic and semi-synthetic datasets.
- Abstract(参考訳): 本研究では,未保存の共同設立者Uの存在から,治療Tが成績Yに与える影響の間隔推定を行った。
H\'olderの不等式を用いて、未測定の共役の度合い(すなわち、接続 U->T の強さと U->Y の強さ)に基づいて、共役バイアス |E[Y|T=t]-E[Y|do(T=t)]| 上の一連の境界を導出する。
これらの境界は、U が T から独立であるとき、または U が T から独立であるとき、あるいは U が T から独立であるとき、厳密である。
我々は、分布 p(U) と p(U|T=t) の間の全変動距離、および平均期待結果 E[Y|U=u,T=t] からの条件付き期待結果 E[Y|U=u,T=t] の最大偏差(U のすべての可能な値)に依存するこの境界の特別な場合に焦点を当てる。
本稿では,このバウンドのキャリブレーション戦略について検討し,合成および半合成データセットを用いてそのバウンドを実験的に検証する。
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