論文の概要: Framework for inferring empirical causal graphs from binary data to support multidimensional poverty analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06131v1
• Date: Thu, 12 May 2022 14:50:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-13 14:14:35.859314
• Title: Framework for inferring empirical causal graphs from binary data to support multidimensional poverty analysis
• Title（参考訳）: 二元データから経験的因果グラフを推定し多次元貧困分析を支援するフレームワーク
• Authors: Chainarong Amornbunchornvej, Navaporn Surasvadi, Anon Plangprasopchok, and Suttipong Thajchayapong
• Abstract要約: 本稿では,バイナリデータ間の信頼区間と因果関係を推定するための探索データ分析フレームワークを提案する。 提案した枠組みは、貧困の問題がどれほど深刻かだけでなく、貧困要因間の因果関係も提供する。
• 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: Poverty is one of the fundamental issues that mankind faces. Multidimensional Poverty Index (MPI) is deployed for measuring poverty issues in a population beyond monetary. However, MPI cannot provide information regarding associations and causal relations among poverty factors. Does education cause income inequality in a specific region? Is lacking education a cause of health issues? By not knowing causal relations, policy maker cannot pinpoint root causes of poverty issues of a specific population, which might not be the same across different population. Additionally, MPI requires binary data, which cannot be analyzed by most of causal inference frameworks. In this work, we proposed an exploratory-data-analysis framework for finding possible causal relations with confidence intervals among binary data. The proposed framework provides not only how severe the issue of poverty is, but it also provides the causal relations among poverty factors. Moreover, knowing a confidence interval of degree of causal direction lets us know how strong a causal relation is. We evaluated the proposed framework with several baseline approaches in simulation datasets as well as using two real-world datasets as case studies 1) Twin births of the United States: the relation between birth weight and mortality of twin, and 2) Thailand population surveys from 378k households of Chiang Mai and 353k households of Khon Kaen provinces. Our framework performed better than baselines in most cases. The first case study reveals almost all mortality cases in twins have issues of low birth weights but not all low-birth-weight twins were died. The second case study reveals that smoking associates with drinking alcohol in both provinces and there is a causal relation of smoking causes drinking alcohol in only Chiang Mai province. The framework can be applied beyond the poverty context.
• Abstract（参考訳）: 貧困は人類が直面する根本的な問題の1つです 多次元貧困指数(multidimensional poverty index, mpi)は、通貨を超えた人口の貧困問題を測定するための指標である。 しかし、MPIは貧困要因間の関連や因果関係に関する情報を提供できない。 教育は特定の地域で所得格差を引き起こすか? 教育不足は健康問題の原因なのでしょうか? 政策立案者は因果関係を知らないため、特定の人口の貧困問題の根本原因を特定できない。 さらに、MPIはバイナリデータを必要とするため、ほとんどの因果推論フレームワークでは分析できない。 本研究では,バイナリデータ間の信頼区間と因果関係を見出すための探索的データ分析フレームワークを提案する。 提案した枠組みは、貧困の問題がどれほど深刻かだけでなく、貧困要因間の因果関係も提供する。 さらに、因果方向の信頼区間を知ることで、因果関係がどれほど強いかを知ることができる。 シミュレーションデータセットと実世界の2つのデータセットをケーススタディとして、いくつかのベースラインアプローチによる提案フレームワークの評価を行った。 1)アメリカ合衆国の双子の出生:出生体重と双子の死亡との関係 2)タイの人口はチエンマイの378k世帯とコンカエン州の353k世帯から調査された。 私たちのフレームワークはたいていの場合、ベースラインよりもうまく機能しました。 最初のケーススタディでは、双子の死亡例のほとんどすべてが低出生体重の問題を持っているが、低出生体重の双子が全て死亡したわけではない。 第2のケーススタディでは、両州で喫煙と飲酒の関連が明らかとなり、チャンマイ県のみにおいて喫煙が飲酒を引き起こす原因となっている。 この枠組みは貧困の文脈を超えて適用できる。

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