論文の概要: Estimating Causal Effects Under Image Confounding Bias with an
Application to Poverty in Africa
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06410v1
- Date: Mon, 13 Jun 2022 18:33:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-15 15:01:14.925200
- Title: Estimating Causal Effects Under Image Confounding Bias with an
Application to Poverty in Africa
- Title（参考訳）: 画像共起バイアスによる因果効果の推定 : アフリカの貧困への適用
- Authors: Connor T. Jerzak, Fredrik Johansson, Adel Daoud
- Abstract要約: 決定は、画像で検出されたパターンやオブジェクトによって通知される、非タブラルな設定で行われることが多い。
このようなイメージを因果推論に用いたのは、画像中の物体が関心の処理と結果に関係している可能性があるためである。
現実世界の応用によって動機付けられ、我々はこの課題を形式化し、どのように扱うことができるか、因果効果を特定し推定するのに十分な条件を定式化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.933681537640272
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Observational studies of causal effects require adjustment for confounding
factors. In the tabular setting, where these factors are well-defined, separate
random variables, the effect of confounding is well understood. However, in
public policy, ecology, and in medicine, decisions are often made in
non-tabular settings, informed by patterns or objects detected in images (e.g.,
maps, satellite or tomography imagery). Using such imagery for causal inference
presents an opportunity because objects in the image may be related to the
treatment and outcome of interest. In these cases, we rely on the images to
adjust for confounding but observed data do not directly label the existence of
the important objects. Motivated by real-world applications, we formalize this
challenge, how it can be handled, and what conditions are sufficient to
identify and estimate causal effects. We analyze finite-sample performance
using simulation experiments, estimating effects using a propensity adjustment
algorithm that employs a machine learning model to estimate the image
confounding. Our experiments also examine sensitivity to misspecification of
the image pattern mechanism. Finally, we use our methodology to estimate the
effects of policy interventions on poverty in African communities from
satellite imagery.
- Abstract（参考訳）: 因果効果の観察的研究は、結合因子の調整を必要とする。
これらの因子が明確に定義され、個別の確率変数である表の設定では、共起の効果がよく理解されている。
しかし、公共政策、生態学、医学では、画像で検出されたパターンや物体(地図、衛星、トモグラフィー画像など)に通知される非タブラルな設定で決定されることが多い。
このようなイメージを因果推論に使用すると、画像内のオブジェクトが関心のある治療や結果に関連がある可能性があるため、機会が得られる。
このような場合、コンバウンディングの調整には画像に依存するが、観測されたデータは、重要なオブジェクトの存在を直接ラベル付けしない。
現実世界のアプリケーションによって動機づけられ、この課題、どのように処理できるか、因果効果を識別し見積もるのに十分な条件を定式化します。
シミュレーション実験を用いて有限サンプル性能を解析し、機械学習モデルを用いて画像の共起を推定する確率調整アルゴリズムを用いて効果を推定する。
また,画像パターン機構の誤特定に対する感度についても検討した。
最後に,我々の手法を用いて,衛星画像からアフリカの貧困に対する政策介入の影響を推定する。
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