論文の概要: Long Story Short: Omitted Variable Bias in Causal Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13398v5
• Date: Sun, 26 May 2024 18:43:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 13:05:39.511168
• Title: Long Story Short: Omitted Variable Bias in Causal Machine Learning
• Title（参考訳）: 長編:因果学習におけるオオミテッド可変バイアス
• Authors: Victor Chernozhukov, Carlos Cinelli, Whitney Newey, Amit Sharma, Vasilis Syrgkanis,
• Abstract要約: 我々は、幅広い共通因果パラメータに対する省略変数バイアスの理論を開発する。 省略変数の最大説明力に対する簡易な妥当性判定は,バイアスの大きさを限定するのに十分であることを示す。 本研究では,現代の機械学習アルゴリズムを応用して推定を行う,フレキシブルで効率的な統計的推論手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.60315380737132
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop a general theory of omitted variable bias for a wide range of common causal parameters, including (but not limited to) averages of potential outcomes, average treatment effects, average causal derivatives, and policy effects from covariate shifts. Our theory applies to nonparametric models, while naturally allowing for (semi-)parametric restrictions (such as partial linearity) when such assumptions are made. We show how simple plausibility judgments on the maximum explanatory power of omitted variables are sufficient to bound the magnitude of the bias, thus facilitating sensitivity analysis in otherwise complex, nonlinear models. Finally, we provide flexible and efficient statistical inference methods for the bounds, which can leverage modern machine learning algorithms for estimation. These results allow empirical researchers to perform sensitivity analyses in a flexible class of machine-learned causal models using very simple, and interpretable, tools. We demonstrate the utility of our approach with two empirical examples.
• Abstract（参考訳）: 我々は、潜在的な結果の平均、平均的な治療効果、平均的な因果微分、共変量シフトによる政策効果など、幅広い共通因果パラメータに対する省略変数バイアスの一般的な理論を開発する。 我々の理論は非パラメトリックモデルに適用されるが、そのような仮定が成立すると(部分線型性のような)半パラメトリックな制限が自然に許される。 省略変数の最大説明力に対する簡易な可視性判定は, 偏差の大きさを束縛するのに十分であり, それ以外の複雑な非線形モデルでは感度解析が容易であることを示す。 最後に,最新の機械学習アルゴリズムを応用して推定を行う,フレキシブルで効率的な統計的推論手法を提案する。 これらの結果により、経験的研究者は、非常に単純で解釈可能なツールを使用して、機械学習型因果モデルの柔軟なクラスで感度分析を行うことができる。 2つの実証的な例で,本手法の有効性を実証する。

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