論文の概要: Causal Ordering Without Effect Estimation: A Framework for Using Proxies in Treatment Prioritization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12532v8
• Date: Tue, 14 Oct 2025 10:29:13 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-10-15 12:46:20.486027
• Title: Causal Ordering Without Effect Estimation: A Framework for Using Proxies in Treatment Prioritization
• Title（参考訳）: 効果推定のない因果順序付け:治療優先順位付けにおけるプロキシの利用フレームワーク
• Authors: Carlos Fernández-Loría, Jorge Loría,
• Abstract要約: 予測プロキシを推論する決定中心のフレームワークを開発する。 プロキシが処理効果の優越的なモデレーターを反映した場合に保持する正しい効果順序をプロキシが回復する条件を同定する。 これらの条件が、個別選択設定において有用な近似としてどのように現れるかを示し、介入なしに行動する確率が説得を緩やかにすることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0509197593879844
• License:
• Abstract: Who should we prioritize for treatment when causal effects cannot be estimated? In practice, organizations often rely on predictive proxies: ads are targeted using purchase probabilities, and retention incentives are allocated using churn-risk scores. These models are not causal, but they are often used with the aim of ranking individuals by treatment effects, a task we call causal ordering. We develop a decision-focused framework to reason about this practice. We identify conditions under which proxies recover the correct effect ordering, which hold when a proxy reflects a dominant moderator of treatment effects. We show how these conditions emerge as a useful approximation in discrete choice settings, where the propensity to act without an intervention moderates persuasion. Moreover, we extend beyond this case, demonstrating that proxies capturing a non-dominant moderator can still outperform CATE estimates when they target signals that are easier to estimate precisely. Building on these insights, we introduce diagnostic tools to assess proxy usefulness in practice. Finally, we illustrate the framework in advertising, where a simple predictive proxy outperforms heterogeneous-effect estimation methods.
• Abstract（参考訳）: 因果効果を推定できない場合は、誰が治療に優先すべきだろうか。 広告は購入確率を使ってターゲットにされ、維持インセンティブはチャーンリスクスコアを使って割り当てられる。 これらのモデルは因果的ではないが、治療効果によって個人をランク付けする目的で使われることが多い。 私たちは、このプラクティスを推論する意思決定中心のフレームワークを開発します。 プロキシが処理効果の優越的なモデレーターを反映した場合に保持する正しい効果順序をプロキシが回復する条件を同定する。 これらの条件が、個別選択設定において有用な近似としてどのように現れるかを示し、介入なしに行動する確率が説得を緩やかにすることを示す。 さらに、このケースを超えて、非支配的なモデレーターをキャプチャするプロキシが、正確に推定し易い信号をターゲットとする場合、CATE推定を上回っていることを示す。 これらの知見に基づいて、実際にプロキシの有用性を評価するための診断ツールを導入する。 最後に、単純な予測プロキシがヘテロジニアス・エフェクト推定法より優れている広告の枠組みについて説明する。

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