論文の概要: Estimating causal effects with optimization-based methods: A review and
empirical comparison
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00097v1
- Date: Mon, 28 Feb 2022 21:15:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-02 14:26:16.863505
- Title: Estimating causal effects with optimization-based methods: A review and
empirical comparison
- Title(参考訳): 最適化に基づく因果効果の推定 : レビューと経験的比較
- Authors: Martin Cousineau, Vedat Verter, Susan A. Murphy, Joelle Pineau
- Abstract要約: 本稿では、因果推論の文献の概要と最適化に基づく因果推論手法の詳細について述べる。
本稿では,最適化手法の比較分析を行い,新しい手法の可能性について論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 34.7368367072674
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In the absence of randomized controlled and natural experiments, it is
necessary to balance the distributions of (observable) covariates of the
treated and control groups in order to obtain an unbiased estimate of a causal
effect of interest; otherwise, a different effect size may be estimated, and
incorrect recommendations may be given. To achieve this balance, there exist a
wide variety of methods. In particular, several methods based on optimization
models have been recently proposed in the causal inference literature. While
these optimization-based methods empirically showed an improvement over a
limited number of other causal inference methods in their relative ability to
balance the distributions of covariates and to estimate causal effects, they
have not been thoroughly compared to each other and to other noteworthy causal
inference methods. In addition, we believe that there exist several unaddressed
opportunities that operational researchers could contribute with their advanced
knowledge of optimization, for the benefits of the applied researchers that use
causal inference tools. In this review paper, we present an overview of the
causal inference literature and describe in more detail the optimization-based
causal inference methods, provide a comparative analysis of the prevailing
optimization-based methods, and discuss opportunities for new methods.
- Abstract(参考訳): ランダム化制御と自然実験の欠如においては、対象群と対照群の(観察可能な)共変量の分布をバランスさせ、利害の因果効果の偏りのない推定を得る必要がある。
このバランスを達成するために、様々な方法が存在する。
特に, 因果推論文献において最適化モデルに基づく手法が最近提案されている。
これらの最適化に基づく手法は,共変量分布のバランスと因果効果の見積を行う相対的能力において,限られた数の因果推論法に比較して改善を経験的に示したが,それらが相互に徹底的に比較されたわけではなく,他の注目すべき因果推論法と比較された。
さらに,因果推論ツールを用いた応用研究者の利益のために,運用研究者が最適化に関する高度な知識に貢献できる未対応の機会がいくつか存在すると信じている。
本稿では,因果推論の文献を概観し,最適化に基づく因果推論法の詳細を述べるとともに,広く普及している最適化に基づく手法の比較分析を行い,新しい手法の機会について考察する。
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