論文の概要: Two Stage Curvature Identification with Machine Learning: Causal Inference with Possibly Invalid Instrumental Variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12808v1
• Date: Thu, 24 Mar 2022 02:19:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-25 15:29:26.235676
• Title: Two Stage Curvature Identification with Machine Learning: Causal Inference with Possibly Invalid Instrumental Variables
• Title（参考訳）: 機械学習による2段階曲率同定:無意味な楽器変数による因果推論
• Authors: Zijian Guo and Peter B\"uhlmann
• Abstract要約: 本稿では,2段階曲率同定 (TSCI) と呼ばれる新しい手法を提案する。 処理モデルを一般的な機械学習手法に適合させ,機械学習手法から過度に適合するバイアスを除去する新しいバイアス補正法を提案する。
• 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: Instrumental variables regression is a popular causal inference method for endogenous treatment. A significant concern in practical applications is the validity and strength of instrumental variables. This paper aims to perform causal inference when all instruments are possibly invalid. To do this, we propose a novel methodology called two stage curvature identification (TSCI) together with a generalized concept to measure the strengths of possibly invalid instruments: such invalid instruments can still be used for inference in our framework. We fit the treatment model with a general machine learning method and propose a novel bias correction method to remove the overfitting bias from machine learning methods. Among a collection of spaces of violation functions, we choose the best one by evaluating invalid instrumental variables' strength. We demonstrate our proposed TSCI methodology in a large-scale simulation study and revisit the important economics question on the effect of education on earnings.
• Abstract（参考訳）: インストゥルメンタル変数回帰は内因性治療のための一般的な因果推論手法である。 実用上の重要な関心事は、器楽変数の妥当性と強度である。 本稿では,すべての楽器が無効である場合に因果推論を行うことを目的とする。 そこで本研究では,2段階の曲率同定(tsci)と呼ばれる新しい手法と,潜在的に無効な楽器の強度を測定するための一般化概念を提案する。 処理モデルを一般的な機械学習手法に適合させ,機械学習手法から過度に適合するバイアスを除去する新しいバイアス補正法を提案する。 違反関数の集合のうち、無効な機器変数の強度を評価することにより、最良のものを選択する。 提案するtsci手法を大規模シミュレーション研究で実証し,教育が収益に与える影響に関する重要な経済問題を再検討する。

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