論文の概要: Probabilistic Variational Causal Approach in Observational Studies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06269v4
- Date: Sat, 31 Aug 2024 19:50:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-04 23:16:54.096900
- Title: Probabilistic Variational Causal Approach in Observational Studies
- Title（参考訳）: 観測研究における確率的変動因果アプローチ
- Authors: Usef Faghihi, Amir Saki,
- Abstract要約: 本報告では,観測研究における事象の出現頻度と頻度を,根本的問題との関連性に基づいて考慮した新たな因果的手法を提案する。
本研究では,確率的変動因果効果(PACE)と呼ばれる直接因果効果測定法と,非二項処理と二項処理の両方に適用可能な特定の仮定に付着した変分法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this paper, we introduce a new causal methodology that accounts for the rarity and frequency of events in observational studies based on their relevance to the underlying problem. Specifically, we propose a direct causal effect metric called the Probabilistic Variational Causal Effect (PACE) and its variations adhering to certain postulates applicable to both non-binary and binary treatments. The PACE metric is derived by integrating the concept of total variation -- representing the purely causal component -- with interventions on the treatment value, combined with the probabilities of hypothetical transitioning between treatment levels. PACE features a parameter d, where lower values of d correspond to scenarios emphasizing rare treatment values, while higher values of d focus on situations where the causal impact of more frequent treatment levels is more relevant. Thus, instead of a single causal effect value, we provide a causal effect function of the degree d. Additionally, we introduce positive and negative PACE to measure the respective positive and negative causal changes in the outcome as exposure values shift. We also consider normalized versions of PACE, referred to as MEAN PACE. Furthermore, we provide an identifiability criterion for PACE to handle counterfactual challenges in observational studies, and we define several generalizations of our methodology. Lastly, we compare our framework with other well-known causal frameworks through the analysis of various examples.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,観測研究における事象の頻度と頻度を,根本問題との関連性に基づく新たな因果的手法を提案する。
具体的には,確率的変動因果効果(probabilistic Variational Causal Effect, PACE)と呼ばれる直接因果効果測定法と,非二項および二項処理に適用可能な特定の仮定に固執する変分法を提案する。
PACEメートル法は、純粋に因果成分を表す総変量の概念を、治療値への介入と、治療レベル間の仮説的遷移の確率を統合することによって導かれる。
PACEはパラメータdを特徴とし、dの低い値は希少な治療値を強調するシナリオに対応し、dの低い値はより頻繁な治療レベルの因果的影響がより関係のある状況に焦点を当てる。
したがって、単一の因果効果値の代わりに、次数 d の因果効果関数を提供する。
さらに, 露光値の変化に伴う結果の正と負の因果変化を測定するために, 正と負のPACEを導入した。
また, MEAN PACE と呼ばれる PACE の正規化バージョンについても検討する。
さらに、観測研究における対実的課題に対処するためのPACEの識別可能性基準を提案し、方法論のいくつかの一般化を定義した。
最後に,我々のフレームワークと他のよく知られた因果関係のフレームワークを,様々な例の分析を通して比較する。
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