論文の概要: Identifiability of Sparse Causal Effects using Instrumental Variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09380v4
• Date: Fri, 18 Oct 2024 09:15:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:22:11.540758
• Title: Identifiability of Sparse Causal Effects using Instrumental Variables
• Title（参考訳）: 器用変数を用いたスパース因果効果の同定可能性
• Authors: Niklas Pfister, Jonas Peters,
• Abstract要約: 本稿では,共変量$X$の応答に対する因果効果が疎い線形モデルを考える。 観測された分布から因果係数が同定可能な条件を提供する。 推定器として、空間IVを提案し、モデルが同定可能であれば因果効果を常に推定することを証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.97552507834888
• License:
• Abstract: Exogenous heterogeneity, for example, in the form of instrumental variables can help us learn a system's underlying causal structure and predict the outcome of unseen intervention experiments. In this paper, we consider linear models in which the causal effect from covariates $X$ on a response $Y$ is sparse. We provide conditions under which the causal coefficient becomes identifiable from the observed distribution. These conditions can be satisfied even if the number of instruments is as small as the number of causal parents. We also develop graphical criteria under which identifiability holds with probability one if the edge coefficients are sampled randomly from a distribution that is absolutely continuous with respect to Lebesgue measure and $Y$ is childless. As an estimator, we propose spaceIV and prove that it consistently estimates the causal effect if the model is identifiable and evaluate its performance on simulated data. If identifiability does not hold, we show that it may still be possible to recover a subset of the causal parents.
• Abstract（参考訳）: 例えば、器用変数の形で外因性不均一性は、システムの根底にある因果構造を学習し、目に見えない介入実験の結果を予測するのに役立つ。 本稿では,Y$に対する共変量$X$の因果効果がスパースである線形モデルを考える。 観測された分布から因果係数が同定可能な条件を提供する。 これらの条件は、楽器の数が因果親の数と同じくらい小さい場合でも満足できる。 また、リーベーグ測度に対して絶対連続な分布からエッジ係数がランダムにサンプリングされ、Y$が子供でない場合、識別可能性が確率1で保持されるグラフィカルな基準を開発する。 推定器として spaceIV を提案し,モデルが同定可能であれば因果効果を常に推定し,その性能をシミュレーションデータ上で評価する。 同一性が保たなければ、因果関係の親のサブセットを回復することが可能であることを示す。

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