論文の概要: The External Validity of Combinatorial Samples and Populations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04376v1
• Date: Mon, 9 Aug 2021 22:17:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-11 14:17:46.991004
• Title: The External Validity of Combinatorial Samples and Populations
• Title（参考訳）: コンビニアルサンプルと人口の外部的妥当性
• Authors: Andre F. Ribeiro
• Abstract要約: 本稿では,インターベンション,カウンターファクトステートメント,サンプルの外部妥当性(EV)に関する簡単な定義を提案する。 我々はこの定義を用いて、効果推定に対する反実的なアプローチを妨げたいくつかの問題について議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The widely used 'Counterfactual' definition of Causal Effects was derived for unbiasedness and accuracy - and not generalizability. We propose a simple definition for the External Validity (EV) of Interventions, Counterfactual statements and Samples. We use the definition to discuss several issues that have baffled the counterfactual approach to effect estimation: out-of-sample validity, reliance on independence assumptions or estimation, concurrent estimation of many effects and full-models, bias-variance tradeoffs, statistical power, omitted variables, and connections to supervised and explaining techniques. Methodologically, the definition also allow us to replace the parametric and generally ill-posed estimation problems that followed the counterfactual definition by combinatorial enumeration problems on non-experimental samples. We use over 20 contemporary methods and simulations to demonstrate that the approach leads to accuracy gains in standard out-of-sample prediction, intervention effect prediction and causal effect estimation tasks. The COVID19 pandemic highlighted the need for learning solutions to provide general predictions in small samples - many times with missing variables. We also demonstrate applications in this pressing problem.
• Abstract（参考訳）: 因果効果の「非現実的」定義は、偏見と正確さから導出され、一般化可能ではない。 本稿では,介入,反事実文,サンプルの外部妥当性(ev)の簡易定義を提案する。 本定義では, 有効性評価に対する反ファクト的アプローチ, アウト・オブ・サンプルの妥当性, 独立性の仮定や推定への依存, 多数の効果とフルモデルの同時推定, バイアス分散トレードオフ, 統計力, 省略変数, 監督・説明技術との接続などについて議論する。 方法論学的には、この定義は非実験サンプルの組合せ列挙問題によって反事実的定義に続くパラメトリックで一般に不適切な推定問題を置き換えることを可能にする。 20以上の現代的手法とシミュレーションを用いて,本手法が標準サンプル外予測,介入効果予測,因果効果推定タスクの精度向上につながることを示す。 新型コロナウイルスのパンデミックは、小さなサンプルで一般的な予測を提供するための学習ソリューションの必要性を強調した。 また,この問題に対する応用例を示す。

関連論文リスト

• Model-free Methods for Event History Analysis and Efficient Adjustment (PhD Thesis) [55.2480439325792]
  この論文は、モデルフリーの観点から統一された統計学への独立した貢献のシリーズである。 第1章では、機械学習から予測技術を活用する柔軟なメソッドを定式化するために、モデルフリーの視点をどのように利用できるか、詳しく説明している。 第2章では、あるプロセスの進化が他のプロセスに直接影響されるかどうかを記述した地域独立の概念を研究している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-11T19:24:09Z)
• Simultaneous inference for generalized linear models with unmeasured confounders [0.0]
  本稿では,構造を利用して線形射影を3つの重要な段階に統合する,統一的な統計的推定と推測の枠組みを提案する。 サンプルおよび応答サイズとして$z$-testsの効果的なType-Iエラー制御が無限大に近づくことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T18:53:11Z)
• Advancing Counterfactual Inference through Nonlinear Quantile Regression [77.28323341329461]
  ニューラルネットワークで実装された効率的かつ効果的な対実的推論のためのフレームワークを提案する。 提案手法は、推定された反事実結果から見つからないデータまでを一般化する能力を高める。 複数のデータセットで実施した実証実験の結果は、我々の理論的な主張に対する説得力のある支持を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T08:30:51Z)
• Nonparametric Identifiability of Causal Representations from Unknown Interventions [63.1354734978244]
  本研究では, 因果表現学習, 潜伏因果変数を推定するタスク, およびそれらの変数の混合から因果関係を考察する。 我々のゴールは、根底にある真理潜入者とその因果グラフの両方を、介入データから解決不可能なあいまいさの集合まで識別することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T10:51:58Z)
• Bayesian Counterfactual Mean Embeddings and Off-Policy Evaluation [10.75801980090826]
  最終治療効果の期待を推定するための3つの新しいベイズ的手法を提案する。 これらの手法は、考慮された不確実性の原因が異なるため、2つのデータソースを組み合わせることが可能である。 我々はこれらの考え方を非政治評価フレームワークに一般化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-02T23:39:36Z)
• Causal Transportability for Visual Recognition [70.13627281087325]
  画像とラベルの関連性は、設定間では転送できないため、標準分類器がフェールすることを示す。 次に、すべての共起源を摂食する因果効果が、ドメイン間で不変であることを示す。 これにより、画像分類における因果効果を推定するアルゴリズムを開発する動機付けとなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-26T15:02:11Z)
• Comparing two samples through stochastic dominance: a graphical approach [2.867517731896504]
  実世界のシナリオでは非決定論的測定が一般的である。 推定累積分布関数に従って2つのサンプルを視覚的に比較するフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-15T13:37:03Z)
• Deconfounding Scores: Feature Representations for Causal Effect Estimation with Weak Overlap [140.98628848491146]
  推定対象の偏りを伴わずに高い重なりを生じさせる,デコンファウンディングスコアを導入する。 分離スコアは観測データで識別可能なゼロ共分散条件を満たすことを示す。 特に,この手法が標準正規化の魅力的な代替となることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-12T18:50:11Z)
• A One-step Approach to Covariate Shift Adaptation [82.01909503235385]
  多くの機械学習シナリオにおけるデフォルトの前提は、トレーニングとテストサンプルは同じ確率分布から引き出されることである。 予測モデルと関連する重みを1つの最適化で共同で学習する新しいワンステップアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-08T11:35:47Z)
• A Class of Algorithms for General Instrumental Variable Models [29.558215059892206]
  因果治療効果の推定は、様々な現実世界で発生する重要な問題である。 連続分布における因果効果のバウンディング法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T12:32:24Z)

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。