論文の概要: Image-based Treatment Effect Heterogeneity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06417v5
- Date: Thu, 25 May 2023 16:42:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-27 00:16:24.768685
- Title: Image-based Treatment Effect Heterogeneity
- Title（参考訳）: 画像に基づく治療効果の不均一性
- Authors: Connor T. Jerzak, Fredrik Johansson, Adel Daoud
- Abstract要約: RCTの1つの用途は、世界の貧困の原因を研究することである。
ATEは集団の要約であるため、反ポベルティ実験はしばしばATEの周辺での効果の変動を解き放とうとする。
同様の処理効果の分布を持つ画像を特定することによって,画像の潜在クラスタを推定する手法を開発した。
- 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: Randomized controlled trials (RCTs) are considered the gold standard for
estimating the average treatment effect (ATE) of interventions. One use of RCTs
is to study the causes of global poverty -- a subject explicitly cited in the
2019 Nobel Memorial Prize awarded to Duflo, Banerjee, and Kremer "for their
experimental approach to alleviating global poverty." Because the ATE is a
population summary, anti-poverty experiments often seek to unpack the effect
variation around the ATE by conditioning (CATE) on tabular variables such as
age and ethnicity that were measured during the RCT data collection. Although
such variables are key to unpacking CATE, using only such variables may fail to
capture historical, geographical, or neighborhood-specific contributors to
effect variation, as tabular RCT data are often only observed near the time of
the experiment. In global poverty research, when the location of the experiment
units is approximately known, satellite imagery can provide a window into such
factors important for understanding heterogeneity. However, there is no method
that specifically enables applied researchers to analyze CATE from images. In
this paper, using a deep probabilistic modeling framework, we develop such a
method that estimates latent clusters of images by identifying images with
similar treatment effects distributions. Our interpretable image CATE model
also includes a sensitivity factor that quantifies the importance of image
segments contributing to the effect cluster prediction. We compare the proposed
methods against alternatives in simulation; also, we show how the model works
in an actual RCT, estimating the effects of an anti-poverty intervention in
northern Uganda and obtaining a posterior predictive distribution over effects
for the rest of the country where no experimental data was collected. We make
all models available in open-source software.
- Abstract（参考訳）: ランダム化制御試験(RCTs)は、介入の平均治療効果(ATE)を推定するための金の標準と考えられている。
RCTの1つの用途は、世界の貧困の原因を研究することであり、2019年のノーベル賞で「世界の貧困を緩和するための実験的なアプローチ」としてドゥフロ、バネルジー、クレマーに与えられた。
ateは人口の要約であるため、反貧困実験は、rctデータ収集中に測定された年齢や民族といった表的な変数の条件付け(cate)によって、ate周辺の効果のばらつきを解き明かそうとすることが多い。
このような変数はCATEをアンパックする鍵となるが、実験の時間帯にしか観測されないため、歴史的、地理的、または近隣のコントリビュータが効果の変動を捉えるのに失敗することがある。
地球貧困研究において、実験ユニットの位置がほぼ分かっている場合、衛星画像は、異質性を理解する上で重要な要因の窓となる。
しかし、応用研究者が画像からCATEを解析できるようにする方法は存在しない。
本稿では, 深層確率モデルを用いて, 類似した処理効果分布の画像を同定し, 画像の潜在クラスタを推定する手法を提案する。
我々の解釈可能な画像CATEモデルは、効果クラスタ予測に寄与する画像セグメントの重要性を定量化する感度係数も含む。
提案手法をシミュレーションで比較し,本モデルが実際のRCTでどのように機能するかを示し, ウガンダ北部における反ポベルティ介入の効果を推定し, 実験データを収集しない国の他の地域に対する影響について, 後続の予測分布を求める。
すべてのモデルをオープンソースソフトウェアで利用できます。
関連論文リスト
- Identification of Single-Treatment Effects in Factorial Experiments [0.0]
実験において複数の介入がランダム化されている場合、実験環境外において単一の介入が与える影響は、不在の英雄的仮定とは見なされないことを示す。
観測研究と要因実験は、ゼロおよび複数介入による潜在的アウトカム分布に関する情報を提供する。
この種の設計に頼っている研究者は、関数形式の線形性を正当化するか、あるいはDirected Acyclic Graphsで変数が実世界でどのように関連しているかを特定する必要がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-16T04:01:53Z) - Integrating Earth Observation Data into Causal Inference: Challenges and
Opportunities [1.933681537640272]
我々は、衛星画像に見られるパターンや物体が共同創設者のバイアスに寄与する、非タブラルな設定で共同創設者の調整を研究する。
我々はこれらのツールを用いて、衛星画像からアフリカのコミュニティにおける反ポルノ介入の効果を推定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-30T15:29:21Z) - Falsification before Extrapolation in Causal Effect Estimation [6.715453431174765]
個体群における因果関係は、しばしば観測データを用いて推定される。
本稿では,偏りのある観測推定を拒否するメタアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-27T21:47:23Z) - Estimating Causal Effects Under Image Confounding Bias with an
Application to Poverty in Africa [1.933681537640272]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-13T18:33:05Z) - BaCaDI: Bayesian Causal Discovery with Unknown Interventions [118.93754590721173]
BaCaDIは因果構造と介入の両方の潜在確率的表現の連続的な空間で機能する。
BaCaDIは、合成因果発見タスクとシミュレートされた遺伝子発現データの実験において、因果構造と介入ターゲットを識別する関連手法より優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-03T16:25:48Z) - Treatment Effect Risk: Bounds and Inference [58.442274475425144]
平均的な治療効果は社会福祉の変化を測定するため、たとえ肯定的であっても、人口の約10%に悪影響を及ぼすリスクがある。
本稿では,ICT分布のリスク条件値(CVaR)として定式化されたこの重要なリスク尺度をどう評価するかを検討する。
いくつかの境界は、複素CATE関数を単一の計量に要約したものと解釈することもでき、有界であることとは無関係に興味を持つ。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-15T17:21:26Z) - Identifiable Energy-based Representations: An Application to Estimating
Heterogeneous Causal Effects [83.66276516095665]
条件付き平均治療効果(CATEs)は、多数の個体にまたがる不均一性について理解することができる。
典型的なCATE学習者は、CATEが識別可能であるために、すべての共起変数が測定されていると仮定する。
本稿では,ノイズコントラッシブ損失関数を用いて,変数の低次元表現を学習するエネルギーベースモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-06T10:39:49Z) - What can the millions of random treatments in nonexperimental data
reveal about causes? [0.0]
この記事ではこのようなモデルとベイズ的アプローチを紹介し、非経験的データで典型的に使用可能な 1(n2)$ のペアワイズ観測を組み合わせる。
提案手法は, 一般のnswサンプル, 任意のサブポピュレーションおよび大容量スーパーサンプルにおいて, 因果効果を回復することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-03T20:13:34Z) - Efficient Causal Inference from Combined Observational and
Interventional Data through Causal Reductions [68.6505592770171]
因果効果を推定する際の主な課題の1つである。
そこで本研究では,任意の数の高次元潜入共創者を置き換える新たな因果還元法を提案する。
パラメータ化縮小モデルを観測データと介入データから共同で推定する学習アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-08T14:29:07Z) - Selecting Treatment Effects Models for Domain Adaptation Using Causal
Knowledge [82.5462771088607]
監視されていないドメイン適応設定下でITE法用に特別に設計された新しいモデル選択メトリックを提案する。
特に,介入効果の予測が対象領域の既知の因果構造を満たすモデルを選択することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-11T21:03:14Z) - Enabling Counterfactual Survival Analysis with Balanced Representations [64.17342727357618]
生存データは様々な医学的応用、すなわち薬物開発、リスクプロファイリング、臨床試験で頻繁に見られる。
本稿では,生存結果に適用可能な対実的推論のための理論的基盤を持つ統一的枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-14T01:15:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。