論文の概要: Inferring Effect Ordering Without Causal Effect Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12532v5
• Date: Thu, 15 Aug 2024 13:38:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-16 19:30:50.015633
• Title: Inferring Effect Ordering Without Causal Effect Estimation
• Title（参考訳）: 因果効果推定のない推論効果の順序付け
• Authors: Carlos Fernández-Loría, Jorge Loría,
• Abstract要約: 予測モデルは、広告、顧客の保持、パーソナライズドメディカルな医療など、様々な分野の介入をガイドするためにしばしば使用される。 本稿は,これらの予測モデルがどのように因果的に解釈できるのか,という問題に対処する。 直接因果効果を推定することなく, 直接因果効果を推定するのに十分な2つの仮定, 完全な潜時媒介と潜時単調性を定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6114012813668932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predictive models are often employed to guide interventions across various domains, such as advertising, customer retention, and personalized medicine. These models often do not estimate the actual effects of interventions but serve as proxies, suggesting potential effectiveness based on predicted outcomes. Our paper addresses the critical question of when and how these predictive models can be interpreted causally, specifically focusing on using the models for inferring effect ordering rather than precise effect sizes. We formalize two assumptions, full latent mediation and latent monotonicity, that are jointly sufficient for inferring effect ordering without direct causal effect estimation. We explore the utility of these assumptions in assessing the feasibility of proxies for inferring effect ordering in scenarios where there is no data on how individuals behave when intervened or no data on the primary outcome of interest. Additionally, we provide practical guidelines for practitioners to make their own assessments about proxies. Our findings reveal not only when it is possible to reasonably infer effect ordering from proxies, but also conditions under which modeling these proxies can outperform direct effect estimation. This study underscores the importance of broadening causal inference to encompass alternative causal interpretations beyond effect estimation, offering a foundation for future research to enhance decision-making processes when direct effect estimation is not feasible.
• Abstract（参考訳）: 予測モデルは、広告、顧客の保持、パーソナライズドメディカルな医療など、様々な分野の介入をガイドするためにしばしば使用される。 これらのモデルは、しばしば介入の実際の効果を見積もらず、プロキシとして機能し、予測された結果に基づいて潜在的な効果を示唆する。 本稿では、これらの予測モデルをいつ、どのように因果的に解釈できるかという批判的な疑問に対処し、特に、正確な効果サイズではなく、効果の順序を推測するためにモデルを使用することに焦点をあてる。 直接因果効果を推定することなく, 直接因果効果を推定するのに十分な2つの仮定, 完全な潜時媒介と潜時単調性を定式化する。 介入時の個人行動に関するデータや、関心の最初の結果に関するデータがないシナリオにおいて、効果順序を推測するためのプロキシの実現可能性を評価する上で、これらの仮定の有用性について検討する。 また,プロキシに関する評価を実践者が独自に行うための実践的ガイドラインも提供する。 本研究の結果は,プロキシから効果の順序を合理的に推測できるだけでなく,これらのプロキシをモデル化することで直接効果の予測に勝ることを示す。 本研究は、効果推定以上の代替因果解釈を包含する因果推論の拡充の重要性を強調し、直接効果推定が不可能な場合に意思決定プロセスを強化するための今後の研究の基盤を提供する。

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