論文の概要: Collaborative causal inference on distributed data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07898v1
- Date: Tue, 16 Aug 2022 18:28:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-18 13:28:11.022844
- Title: Collaborative causal inference on distributed data
- Title(参考訳): 分散データにおける協調因果推論
- Authors: Yuji Kawamata, Ryoki Motai, Yukihiko Okada, Akira Imakura, Tetsuya
Sakurai
- Abstract要約: 本稿では,データコラボレーション(DC-QE)に基づく準実験を提案し,プライバシー保護を伴う分散データからの因果推論を可能にする。
本手法は,次元再現型中間表現のみを共有することで,プライベートデータのプライバシを保存する。
提案手法はランダムな誤差とバイアスの両方を低減できるが,既存の手法では処理効果の推定においてランダムな誤差を低減できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.45472393803416
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The development of technologies for causal inference with the privacy
preservation of distributed data has attracted considerable attention in recent
years. To address this issue, we propose a quasi-experiment based on data
collaboration (DC-QE) that enables causal inference from distributed data with
privacy preservation. Our method preserves the privacy of private data by
sharing only dimensionality-reduced intermediate representations, which are
individually constructed by each party. Moreover, our method can reduce both
random errors and biases, whereas existing methods can only reduce random
errors in the estimation of treatment effects. Through numerical experiments on
both artificial and real-world data, we confirmed that our method can lead to
better estimation results than individual analyses. With the spread of our
method, intermediate representations can be published as open data to help
researchers find causalities and accumulated as a knowledge base.
- Abstract(参考訳): 近年,分散データのプライバシ保護に伴う因果推論技術の発展が注目されている。
この問題に対処するために、分散データからの因果推論とプライバシ保護を可能にするデータコラボレーション(DC-QE)に基づく準実験を提案する。
本手法は,個別に構築される次元に縮小された中間表現のみを共有することで,プライベートデータのプライバシを保護する。
さらに,本手法はランダム誤差とバイアスの両方を低減できるが,既存の手法では処理効果の推定においてランダム誤差を低減できる。
人工および実世界のデータを用いた数値実験により,本手法が個々の解析値よりも優れた推定結果をもたらすことを確認した。
提案手法の普及により,中間表現をオープンデータとして公開することで,研究者が因果関係を見つけ,知識ベースとして蓄積することができる。
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