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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12532v6
• Date: Thu, 27 Feb 2025 01:42:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:54:55.409456
• 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: 直接的効果推定が不可能な環境で、いつ、なぜ予測が個人を因果効果で確実にランク付けできるかを検討する。 我々は,因果効果ランキングをいつスコアが回復できるかを判断し,場合によっては直接効果評価よりも優れる3つの重要な条件(完全潜時調律,完全潜時調律,潜在単調性)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6114012813668932
• License:
• Abstract: Predictive models that estimate outcome probabilities are widely used to guide interventions in applications such as advertising, customer retention, and behavioral nudging. Although these outcome probabilities do not measure causal effects, they are often treated as proxies for identifying individuals with the highest intervention impact. We investigate when and why these predictions (which we refer to as scores) can reliably rank individuals by their causal effects in settings where direct effect estimation is infeasible. The key mechanism underlying this approach is that scores serve as proxies for a latent moderator that drives variation in causal effects. Building on this foundation, we introduce three key conditions -- full latent moderation, full latent mediation, and latent monotonicity -- that determine when scores can recover causal-effect rankings and, in some cases, even outperform direct effect estimation. To support practical applications, we provide guidelines for assessing when scores are viable proxies, particularly in contexts lacking data on new interventions or with delayed outcome measurements. Our findings demonstrate that effect heterogeneity can be leveraged through predictive modeling when the target variable being modeled captures a strong latent moderator, expanding the scope of causal inference beyond traditional effect estimation and, in some cases, reducing the need for large-scale randomized experiments.
• Abstract（参考訳）: 結果確率を推定する予測モデルは、広告、顧客の保持、行動ヌードといったアプリケーションにおける介入を導くために広く利用されている。 これらの結果の確率は因果効果を測るものではないが、最も介入効果の高い個人を特定するためのプロキシとして扱われることが多い。 直接的効果推定が不可能な環境で、これらの予測(スコアと呼ぶ)が個人を因果効果によって確実にランク付けできる理由について検討する。 このアプローチの根底にある重要なメカニズムは、スコアが因果効果の変動を駆動する潜在モデレーターのプロキシとして機能することである。 この基礎の上に構築された3つの重要な条件 - 完全な潜時調律、完全な潜時調律、潜在単調性 - を導入し、スコアが因果効果ランキングを回復できる時期と、場合によっては直接効果推定よりも優れる。 実践的な応用を支援するため,特に新たな介入や遅れた結果の測定結果が欠如している状況において,スコアがいつ有効かを評価するためのガイドラインを提供する。 その結果,対象変数が強い潜伏モデレーターを捕捉し,因果推論の範囲を従来の効果推定を超えて拡大し,場合によっては大規模ランダム化実験の必要性を減らすことにより,効果の不均一性を予測モデルにより活用できることが示唆された。

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