論文の概要: Ancestral Instrument Method for Causal Inference without Complete Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03810v2
• Date: Fri, 8 Dec 2023 23:39:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 03:44:04.584919
• Title: Ancestral Instrument Method for Causal Inference without Complete Knowledge
• Title（参考訳）: 完全知識のない因果推論のためのアンセストラル・インスツルメンツ法
• Authors: Debo Cheng (1) and Jiuyong Li (1) and Lin Liu (1) and Jiji Zhang (2) and Thuc duy Le (1) and Jixue Liu (1) ((1) STEM, University of South Australia, Adelaide, SA, Australia, (2) Department of Religion and Philosophy, Hong Kong Baptist University, Hong Kong, China)
• Abstract要約: 観測データから因果効果を推定する主な障害は、観測不能な共起である。 条件IVは、観測変数の集合を条件付けすることで標準IVの要求を緩和するために提案されている。 本研究では,祖先IVと観測データを用いた因果効果推定アルゴリズムを開発した。
• 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: Unobserved confounding is the main obstacle to causal effect estimation from observational data. Instrumental variables (IVs) are widely used for causal effect estimation when there exist latent confounders. With the standard IV method, when a given IV is valid, unbiased estimation can be obtained, but the validity requirement on a standard IV is strict and untestable. Conditional IVs have been proposed to relax the requirement of standard IVs by conditioning on a set of observed variables (known as a conditioning set for a conditional IV). However, the criterion for finding a conditioning set for a conditional IV needs a directed acyclic graph (DAG) representing the causal relationships of both observed and unobserved variables. This makes it challenging to discover a conditioning set directly from data. In this paper, by leveraging maximal ancestral graphs (MAGs) for causal inference with latent variables, we study the graphical properties of ancestral IVs, a type of conditional IVs using MAGs, and develop the theory to support data-driven discovery of the conditioning set for a given ancestral IV in data under the pretreatment variable assumption. Based on the theory, we develop an algorithm for unbiased causal effect estimation with a given ancestral IV and observational data. Extensive experiments on synthetic and real-world datasets demonstrate the performance of the algorithm in comparison with existing IV methods.
• Abstract（参考訳）: 観測データから因果効果を推定する主な障害は、観測不能な共起である。 インストゥルメンタル変数(ivs)は潜在共同創設者が存在する場合の因果効果推定に広く使われている。 標準IV法では、与えられたIVが有効であれば、偏りのない推定が得られるが、標準IVの妥当性は厳密で証明不能である。 条件IVは、観測変数の集合(条件IVの条件集合として知られる)を条件付けすることで標準IVの要求を緩和するために提案されている。 しかし、条件IVの条件集合を見つけるための基準は、観測された変数と観測されていない変数の両方の因果関係を表す有向非巡回グラフ(DAG)を必要とする。 これにより、データから直接条件セットを見つけるのが難しくなる。 本稿では、潜伏変数の因果推論に最大祖先グラフ(MAG)を活用することにより、MAGを用いた条件IVの型である祖先IVのグラフィカルな性質を考察し、前処理変数仮定に基づくデータ中の祖先IVの条件集合のデータ駆動的な発見を支援する理論を開発する。 この理論に基づき、与えられた祖先ivと観測データを用いた非バイアス因果効果推定アルゴリズムを開発した。 合成および実世界のデータセットに関する広範な実験は、既存のiv法と比較してアルゴリズムの性能を示す。

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