論文の概要: Causal Scoring: A Framework for Effect Estimation, Effect Ordering, and Effect Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12532v4
• Date: Fri, 16 Feb 2024 12:05:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 21:31:34.402988
• Title: Causal Scoring: A Framework for Effect Estimation, Effect Ordering, and Effect Classification
• Title（参考訳）: Causal Scoring:効果推定、効果順序付け、効果分類のためのフレームワーク
• Authors: Carlos Fern\'andez-Lor\'ia and Jorge Lor\'ia
• Abstract要約: 因果スコアは、因果効果に関する洞察を提供することによって意思決定を支援するスコアを推定する。 効果推定(EE)、効果順序付け(EO)、効果分類(EC)の3つの重要な因果的解釈を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.460911023224337
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces causal scoring as a novel approach to frame causal estimation in the context of decision making. Causal scoring entails the estimation of scores that support decision making by providing insights into causal effects. We present three valuable causal interpretations of these scores: effect estimation (EE), effect ordering (EO), and effect classification (EC). In the EE interpretation, the causal score represents the effect itself. The EO interpretation implies that the score can serve as a proxy for the magnitude of the effect, enabling the sorting of individuals based on their causal effects. The EC interpretation enables the classification of individuals into high- and low-effect categories using a predefined threshold. We demonstrate the value of these alternative causal interpretations (EO and EC) through two key results. First, we show that aligning the statistical modeling with the desired causal interpretation improves the accuracy of causal estimation. Second, we establish that more flexible causal interpretations are plausible in a wider range of settings and propose conditions to assess their validity. We showcase the practical utility of causal scoring through diverse scenarios, including situations involving unobserved confounding due to self-selection, lack of data on the primary outcome of interest, or lack of data on how individuals behave when intervened. These examples illustrate how causal scoring facilitates reasoning about flexible causal interpretations of statistical estimates in various contexts. They encompass confounded estimates, effect estimates on surrogate outcomes, and even predictions about non-causal quantities as potential causal scores.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,意思決定の文脈におけるフレーム因果推定の新しい手法として因果スコアを導入する。 因果スコアは因果効果についての洞察を提供することで意思決定を支援するスコアの推定を伴います。 本稿では,これらのスコアの因果的解釈として,エフェクト推定(EE),エフェクト順序付け(EO),エフェクト分類(EC)の3つを挙げる。 EE解釈では、因果スコアは効果そのものを表す。 eoの解釈は、スコアが効果の大きさの代理となり、因果効果に基づいて個人の分類が可能になることを暗示している。 EC解釈は、事前定義されたしきい値を用いて、個人をハイエフェクトとローエフェクトのカテゴリに分類することができる。 本稿では,2つの重要な結果から,これら代替因果解釈(EOとEC)の価値を実証する。 まず,統計的モデリングと目的因果解釈の整合により,因果推定の精度が向上することを示す。 第2に,より柔軟な因果解釈は,より広い範囲の場面で可能であり,その妥当性を評価する条件を提案する。 本稿では,自己選択による観察不能な共起,関心の一次結果に関するデータの欠如,介入時の個人行動に関するデータの欠如など,多様なシナリオによる因果的スコアの実践的有用性を示す。 これらの例は、様々な文脈における統計的推定の柔軟な因果解釈について、因果スコアリングが推論をいかに促進するかを示す。 それらは、確立された見積もり、代理的な結果に対する効果推定、そして潜在的な因果的なスコアとして非因果的な量の予測まで含んでいる。

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