論文の概要: Multiple imputation and test-wise deletion for causal discovery with incomplete cohort data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13331v1
• Date: Mon, 30 Aug 2021 15:51:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-31 16:32:08.737508
• Title: Multiple imputation and test-wise deletion for causal discovery with incomplete cohort data
• Title（参考訳）: 不完全コホートデータを用いた因果発見のための多重インプテーションとテストワイズ削除
• Authors: Janine Witte, Ronja Foraita, Vanessa Didelez
• Abstract要約: 因果探索アルゴリズムは観測データから因果グラフを推定する。 最近まで、これらのアルゴリズムは欠落した値を扱うことができなかった。 テストワイド削除と多重計算の2つの方法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal discovery algorithms estimate causal graphs from observational data. This can provide a valuable complement to analyses focussing on the causal relation between individual treatment-outcome pairs. Constraint-based causal discovery algorithms rely on conditional independence testing when building the graph. Until recently, these algorithms have been unable to handle missing values. In this paper, we investigate two alternative solutions: Test-wise deletion and multiple imputation. We establish necessary and sufficient conditions for the recoverability of causal structures under test-wise deletion, and argue that multiple imputation is more challenging in the context of causal discovery than for estimation. We conduct an extensive comparison by simulating from benchmark causal graphs: As one might expect, we find that test-wise deletion and multiple imputation both clearly outperform list-wise deletion and single imputation. Crucially, our results further suggest that multiple imputation is especially useful in settings with a small number of either Gaussian or discrete variables, but when the dataset contains a mix of both neither method is uniformly best. The methods we compare include random forest imputation and a hybrid procedure combining test-wise deletion and multiple imputation. An application to data from the IDEFICS cohort study on diet- and lifestyle-related diseases in European children serves as an illustrating example.
• Abstract（参考訳）: 因果発見アルゴリズムは観測データから因果グラフを推定する。 これにより、個々の治療対対間の因果関係に注目した分析に貴重な補足を与えることができる。 制約に基づく因果探索アルゴリズムは、グラフを構築する際に条件付き独立性テストに依存する。 最近まで、これらのアルゴリズムは欠落した値を処理できなかった。 本稿では,テスト方向削除と複数インプテーションという2つの代替解について検討する。 我々は, 因果構造の復元性に必要十分条件を定め, 因果関係発見の文脈において, 因果関係発見よりも複数のインプテーションがより困難であると主張する。 ベンチマーク因果グラフをシミュレートして広範な比較を実施している。 予想通り、テスト毎の削除と複数のインプテーションは、リスト毎の削除と単一のインプテーションよりも明らかに優れています。 特にガウス変数と離散変数のどちらかが少数存在する場合, いずれの手法も混在している場合, いずれの手法も一意に最適である。 比較した手法は,ランダムな森林インプテーションと,テストワイズインプテーションと複数インプテーションを組み合わせたハイブリッド手法である。 IDEFICSコホートによる欧州の小児の食生活と生活習慣関連疾患のコホート研究のデータへの応用は、具体例である。

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