論文の概要: On the Distinction Between "Conditional Average Treatment Effects"
(CATE) and "Individual Treatment Effects" (ITE) Under Ignorability
Assumptions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04939v1
- Date: Tue, 10 Aug 2021 21:52:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-12 13:36:29.819329
- Title: On the Distinction Between "Conditional Average Treatment Effects"
(CATE) and "Individual Treatment Effects" (ITE) Under Ignorability
Assumptions
- Title(参考訳): 環境平均治療効果」(cate)と「個人的治療効果」(ite)の区別について
- Authors: Brian G. Vegetabile
- Abstract要約: 無知性の仮定の下では、そのような効果について必ずしも「個人的」なことは何もない。
両者の融合は、パーソナライズされた個人化された効果推定の進歩を妨げる可能性がある。
- 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: Recent years have seen a swell in methods that focus on estimating
"individual treatment effects". These methods are often focused on the
estimation of heterogeneous treatment effects under ignorability assumptions.
This paper hopes to draw attention to the fact that there is nothing
necessarily "individual" about such effects under ignorability assumptions and
isolating individual effects may require additional assumptions. Such
individual effects, more often than not, are more precisely described as
"conditional average treatment effects" and confusion between the two has the
potential to hinder advances in personalized and individualized effect
estimation.
- Abstract(参考訳): 近年,「個人的治療効果」の推定に焦点をあてる手法が急増している。
これらの方法は、しばしば無知な仮定の下での不均一な処理効果の推定に焦点が当てられる。
本稿は,無知な仮定の下では必ずしも「個人的」な効果は存在せず,個々の効果を孤立させるには追加的な仮定が必要であるという事実に注目することを目的とする。
このような個々の効果は、多くの場合、より正確には「条件平均治療効果」と説明され、両者の混同はパーソナライズされた個人化された効果推定の進歩を妨げる可能性がある。
関連論文リスト
- The Blessings of Multiple Treatments and Outcomes in Treatment Effect
Estimation [53.81860494566915]
既存の研究では、プロキシ変数や複数の処理を利用してバイアスを補正している。
多くの実世界のシナリオでは、複数の結果に対する影響を研究することにより大きな関心がある。
この設定に関わる複数の結果の並列研究は、因果同定において互いに助け合うことが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-29T14:33:48Z) - Interpretable (not just posthoc-explainable) heterogeneous survivor
bias-corrected treatment effects for assignment of postdischarge
interventions to prevent readmissions [1.7317639182762337]
退院後評価・管理(E/M)サービスによる退院・死亡予防効果の定量化に生存分析を用いた。
ケースマネージメントサービスは、全体的な可読性を減らす上で、最も影響のあるサービスだと考えました。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-19T21:33:51Z) - Zero-shot causal learning [64.9368337542558]
CaMLは因果メタラーニングフレームワークであり、各介入の効果をタスクとしてパーソナライズした予測を定式化する。
トレーニング時に存在しない新規介入のパーソナライズされた効果を予測することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-28T20:14:11Z) - Learning Individual Treatment Effects under Heterogeneous Interference
in Networks [34.16062968227468]
ネットワーク観測データによる個々の治療効果の推定が注目されている。
ネットワークシナリオにおける大きな課題の1つは、安定した単位処理値の仮定に違反していることである。
本稿では,注目重みを同時に学習するDWRアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-25T15:00:05Z) - Interpretable Deep Causal Learning for Moderation Effects [0.0]
本稿では、因果機械学習モデルにおける解釈可能性と目標正規化の問題に対処する。
本稿では,個別の処理効果を推定するための新しい深層対実学習アーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-21T11:21:09Z) - To Impute or not to Impute? -- Missing Data in Treatment Effect
Estimation [84.76186111434818]
我々は,MCM(Mixed Con founded missingness)と呼ばれる新しい欠損機構を同定し,ある欠損度が治療選択を判断し,他の欠損度が治療選択によって決定されることを示した。
本研究は,全てのデータを因果的に入力すると,不偏推定を行うために必要な情報を効果的に除去するので,処理効果のモデルが貧弱になることを示す。
私たちのソリューションは選択的計算であり、CMMからの洞察を使って、どの変数をインプットすべきで、どの変数をインプットすべきでないかを正確に知らせる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-04T12:08:31Z) - Treatment Effect Risk: Bounds and Inference [58.442274475425144]
平均的な治療効果は社会福祉の変化を測定するため、たとえ肯定的であっても、人口の約10%に悪影響を及ぼすリスクがある。
本稿では,ICT分布のリスク条件値(CVaR)として定式化されたこの重要なリスク尺度をどう評価するかを検討する。
いくつかの境界は、複素CATE関数を単一の計量に要約したものと解釈することもでき、有界であることとは無関係に興味を持つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-15T17:21:26Z) - SurvITE: Learning Heterogeneous Treatment Effects from Time-to-Event
Data [83.50281440043241]
時系列データから不均一な処理効果を推定する問題について検討する。
本稿では,バランス表現に基づく治療特異的ハザード推定のための新しいディープラーニング手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-26T20:13:17Z) - Split-Treatment Analysis to Rank Heterogeneous Causal Effects for
Prospective Interventions [15.443178111068418]
本研究は,予防的介入の可能性が最も高い個人をランク付けする分割処理分析法を提案する。
プロキシ処理に基づく異種因果効果のランキングは,対象治療の効果に基づく順位と同じであることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-11T16:17:29Z) - Learning Decomposed Representation for Counterfactual Inference [53.36586760485262]
観察データから治療効果を推定する際の根本的な問題は、共同設立者の識別とバランスである。
これまでの方法の多くは、観察されたすべての事前処理変数を共同創設者として扱い、共同創設者と非共同創設者の識別をさらに無視することで、共同ファウンダーのバランスを実現していた。
本研究では,1)共同創設者と非共同創設者の両方の表現を学習することで共同創設者を同定し,2)再重み付け手法のバランスをとるとともに,同時に,反実的推論による観察研究における治療効果を推定する相乗的学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-12T09:50:42Z) - Treatment effect estimation with disentangled latent factors [24.803992990503186]
本研究では, 平均および条件付き平均処理効果推定において, 機器およびリスク要因との相違因子の識別の重要性を示す。
本研究では, 観測変数から潜伏因子を同時に推定し, 機器, コンバウンディング, リスク要因に対応する3つの解離集合に分解し, その解離因子を用いて治療効果を推定する変動推論手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-29T01:00:36Z)
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。