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。
関連論文リスト
- On Statistical Rates of Conditional Diffusion Transformers: Approximation, Estimation and Minimax Optimality [15.889816082916722]
条件付きDiTと潜伏変種の両方が、特定条件下での非条件付きDiTの最小最適性をもたらすことを示す。
本研究は, 条件付きおよび非条件付きDiTの統計的限界を確立し, より効率的かつ高精度なDiTモデル開発に向けた実践的ガイダンスを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-26T15:30:48Z) - A Unified Analysis for Finite Weight Averaging [50.75116992029417]
Gradient Descent(SGD)の平均イテレーションは、SWA(Weight Averaging)、EMA(Exponential moving Average)、LAWA(Latest Weight Averaging)といったディープラーニングモデルのトレーニングにおいて、経験的な成功を収めている。
本稿では、LAWAを有限重み平均化(FWA)として一般化し、最適化と一般化の観点からSGDと比較して、それらの利点を説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-20T10:08:22Z) - Estimation of entropy-regularized optimal transport maps between
non-compactly supported measures [15.857723276537248]
本稿では,ガウシアン以下の音源と目標測度の間の2乗ユークリッドコストでエントロピー規則化された最適輸送マップを推定する問題に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-20T17:18:21Z) - TIC-TAC: A Framework for Improved Covariance Estimation in Deep Heteroscedastic Regression [109.69084997173196]
奥行き回帰は、予測分布の平均と共分散を負の対数類似度を用いて共同最適化する。
近年の研究では, 共分散推定に伴う課題により, 準最適収束が生じる可能性が示唆されている。
1)予測共分散は予測平均のランダム性を真に捉えているか?
その結果, TICは共分散を正確に学習するだけでなく, 負の対数類似性の収束性の向上も促進することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-29T09:54:03Z) - A High-dimensional Convergence Theorem for U-statistics with
Applications to Kernel-based Testing [3.469038201881982]
次数2のU-統計量に対して収束定理を証明し、データ次元$d$はサンプルサイズ$n$でスケールすることができる。
我々はこの理論を、高次元性能の研究が困難である2つのカーネルベースの分散テスト MMD と KSD に適用した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-11T12:49:46Z) - Robust computation of optimal transport by $\beta$-potential
regularization [79.24513412588745]
最適輸送(OT)は、確率分布間の差を測定する機械学習分野で広く使われているツールである。
我々は、いわゆる$beta$-divergenceに付随するベータポテンシャル項でOTを正規化することを提案する。
提案アルゴリズムで計算した輸送行列は,外乱が存在する場合でも確率分布を頑健に推定するのに役立つことを実験的に実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-26T18:37:28Z) - A lower confidence sequence for the changing mean of non-negative right
heavy-tailed observations with bounded mean [9.289846887298854]
信頼シーケンスは、時間パラメトリックカバレッジ保証付き予測可能なパラメータシーケンスに対する適応されたセット列を生成する。
この研究は、スラックが0に収束するランニング平均条件付き期待値に対して、漸近的でない低CSを構成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-20T09:50:05Z) - Statistical Efficiency of Score Matching: The View from Isoperimetry [96.65637602827942]
本研究では, スコアマッチングの統計的効率と推定される分布の等尺性との間に, 密接な関係を示す。
これらの結果はサンプル状態と有限状態の両方で定式化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-03T06:09:01Z) - On Linear Stochastic Approximation: Fine-grained Polyak-Ruppert and
Non-Asymptotic Concentration [115.1954841020189]
The inequality and non-asymptotic properties of approximation procedure with Polyak-Ruppert averaging。
一定のステップサイズと無限大となる反復数を持つ平均的反復数に対する中心極限定理(CLT)を証明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-09T17:54:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。