論文の概要: Counterfactual Analysis in Dynamic Models: Copulas and Bounds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13832v1
• Date: Fri, 27 May 2022 08:51:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-31 02:50:41.704181
• Title: Counterfactual Analysis in Dynamic Models: Copulas and Bounds
• Title（参考訳）: 動的モデルの非現実的解析:コピュラスと境界
• Authors: Martin Haugh and Raghav Singal
• Abstract要約: 構造因果モデル(SCM)における因果的メカニズムの明示的モデルについて, 対実的関心量(CQIs)を推定する目的で提案する。 隠れマルコフモデルによる「カジノの暖房」を考慮し、リニアプログラミング(LP)を用いて、不正行為によるカジノの勝利に対する下限と上限を構築する。 我々の研究は疫学や法理学に応用されており、より一般的には反実的非政治的評価に応用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.766648389933265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We provide an explicit model of the causal mechanism in a structural causal model (SCM) with the goal of estimating counterfactual quantities of interest (CQIs). We propose some standard dependence structures, i.e. copulas, as base cases for the causal mechanism. While these base cases can be used to construct more interesting copulas, there are uncountably many copulas in general and so we formulate optimization problems for bounding the CQIs. As our ultimate goal is counterfactual reasoning in dynamic models which may have latent-states, we show by way of example that filtering / smoothing / sampling methods for these models can be integrated with our modeling of the causal mechanism. Specifically, we consider the "cheating-at-the-casino" application of a hidden Markov model and use linear programming (LP) to construct lower and upper bounds on the casino's winnings due to cheating. These bounds are considerably tighter when we constrain the copulas in the LPs to be time-independent. We can characterize the entire space of SCMs obeying counterfactual stability (CS), and we use it to negatively answer the open question of Oberst and Sontag [18] regarding the uniqueness of the Gumbel-max mechanism for modeling CS. Our work has applications in epidemiology and legal reasoning, and more generally in counterfactual off-policy evaluation, a topic of increasing interest in the reinforcement learning community.
• Abstract（参考訳）: 構造因果モデル (scm) における因果機構の明示的なモデルを提供し, 利益の反事実量(cqis)を推定することを目的としている。 因果機構の基礎として,いくつかの標準依存構造,すなわちコプラを提案する。 これらの基本ケースはより興味深いコピュラを構築するのに使うことができるが、一般的には数え切れないほど多くのコピュラが存在し、cqiを束縛するための最適化問題を定式化する。 我々の最終的なゴールは、潜在状態を持つかもしれない動的モデルの反実的推論であり、例えば、これらのモデルのフィルタリング/平滑化/サンプリング手法が因果メカニズムのモデリングと統合できることを示します。 具体的には,隠れマルコフモデルによる「カジノの暖房」を考慮し,リニアプログラミング(LP)を用いて,カジノの勝利に対する不正行為による下限と上限を構築する。 これらの境界は、lps内のコプラを時間に依存しないものに制限する場合、かなり厳しい。 我々は,CS をモデル化するための Gumbel-max 機構の独自性について,Oberst と Sontag [18] のオープンな疑問に否定的に答えるために,CS に従う SCM の全空間を特徴付けることができる。 我々の研究は疫学や法理学に応用されており、より一般的には反実的非政治評価において、強化学習コミュニティへの関心が高まりつつある。

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