論文の概要: Valid Inference after Causal Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05949v1
• Date: Thu, 11 Aug 2022 17:40:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-12 13:06:13.075352
• Title: Valid Inference after Causal Discovery
• Title（参考訳）: 因果発見後の正当性推論
• Authors: Paula Gradu, Tijana Zrnic, Yixin Wang, Michael I. Jordan
• Abstract要約: 我々は、因果関係発見後の推論に有効なツールを開発する。 因果発見とその後の推論アルゴリズムの単純な組み合わせは、一般的に高度に膨らんだミスレートをもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.20382312836541
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal graph discovery and causal effect estimation are two fundamental tasks in causal inference. While many methods have been developed for each task individually, statistical challenges arise when applying these methods jointly: estimating causal effects after running causal discovery algorithms on the same data leads to "double dipping," invalidating coverage guarantees of classical confidence intervals. To this end, we develop tools for valid post-causal-discovery inference. One key contribution is a randomized version of the greedy equivalence search (GES) algorithm, which permits a valid, finite-sample correction of classical confidence intervals. Across empirical studies, we show that a naive combination of causal discovery and subsequent inference algorithms typically leads to highly inflated miscoverage rates; at the same time, our noisy GES method provides reliable coverage control while achieving more accurate causal graph recovery than data splitting.
• Abstract（参考訳）: 因果グラフの発見と因果効果の推定は因果推論の2つの基本的なタスクである。 同一データ上で因果発見アルゴリズムを実行した後の因果効果を推定すると、古典的信頼区間のカバレッジ保証を無効にする「二重ディッピング」が発生する。 この目的のために, 有効な発見後推論ツールを開発した。 1つの重要な貢献は、古典的信頼区間の有効な有限サンプル補正を可能にするgreedy equivalence Search (GES)アルゴリズムのランダム化バージョンである。 実験結果から, 因果探索法とそれに続く推論アルゴリズムを組み合わせると, 典型的に高度に膨らんだミスカバー率が得られること, また, ノイズの多いges法は, データの分割よりも正確な因果グラフの復元を実現するとともに, 信頼性の高いカバレッジ制御を提供する。

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