論文の概要: The Proximal ID Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06818v2
• Date: Sun, 25 Jun 2023 22:56:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 01:45:37.557370
• Title: The Proximal ID Algorithm
• Title（参考訳）: 近距離IDアルゴリズム
• Authors: Ilya Shpitser and Zach Wood-Doughty and Eric J. Tchetgen Tchetgen
• Abstract要約: 観測データから有効な因果結論を確立するための基本的な障害である。 我々は因果推論における同定に対する前者および後者のアプローチの合成を開発する。 弊社のやり方では、プロキシを体系的に利用して、保存されていない共同ファウンダーの存在を調整できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.190358641395848
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unobserved confounding is a fundamental obstacle to establishing valid causal conclusions from observational data. Two complementary types of approaches have been developed to address this obstacle: obtaining identification using fortuitous external aids, such as instrumental variables or proxies, or by means of the ID algorithm, using Markov restrictions on the full data distribution encoded in graphical causal models. In this paper we aim to develop a synthesis of the former and latter approaches to identification in causal inference to yield the most general identification algorithm in multivariate systems currently known -- the proximal ID algorithm. In addition to being able to obtain nonparametric identification in all cases where the ID algorithm succeeds, our approach allows us to systematically exploit proxies to adjust for the presence of unobserved confounders that would have otherwise prevented identification. In addition, we outline a class of estimation strategies for causal parameters identified by our method in an important special case. We illustrate our approach by simulation studies and a data application.
• Abstract（参考訳）: 観測データから有効な因果結論を確立するための基本的な障害である。 この障害に対処する2つの補完的なアプローチが開発されている: 器用変数やプロキシなどの仮設外部エイズ、あるいはIDアルゴリズムを用いて、グラフィカル因果モデルで符号化された全データ分布に対するマルコフ制限を用いて識別する。 本稿では,因果推論における前者および後者の手法を合成し,現在知られている多変量系の最も一般的な同定アルゴリズムである近位idアルゴリズムを導出する。 提案手法では,IDアルゴリズムが成功するすべてのケースにおいて,非パラメトリックな識別が可能であることに加えて,本手法ではプロキシを体系的に利用して,それ以外は識別を妨げていた未観測の共同創設者の存在を調整できる。 また,提案手法によって同定された因果パラメータに対する推定戦略のクラスを,特に重要なケースで概説する。 シミュレーション研究とデータ応用により,我々のアプローチを説明する。

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