論文の概要: Data-Driven Causal Effect Estimation Based on Graphical Causal
Modelling: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09590v2
- Date: Sun, 3 Dec 2023 11:43:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-06 02:14:49.612983
- Title: Data-Driven Causal Effect Estimation Based on Graphical Causal
Modelling: A Survey
- Title（参考訳）: 図形因果モデルに基づくデータ駆動因果効果の推定:調査
- Authors: Debo Cheng and Jiuyong Li and Lin Liu, Jixue Liu, and Thuc Duy Le
- Abstract要約: グラフィカル因果モデルを用いた因果効果推定におけるデータ駆動手法について検討する。
我々は、データ駆動因果効果推定が直面する課題を特定し、議論する。
このレビューは、より多くの研究者がより良いデータ駆動手法を設計する動機になることを期待しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.115088044583953
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In many fields of scientific research and real-world applications, unbiased
estimation of causal effects from non-experimental data is crucial for
understanding the mechanism underlying the data and for decision-making on
effective responses or interventions. A great deal of research has been
conducted to address this challenging problem from different angles. For
estimating causal effect in observational data, assumptions such as Markov
condition, faithfulness and causal sufficiency are always made. Under the
assumptions, full knowledge such as, a set of covariates or an underlying
causal graph, is typically required. A practical challenge is that in many
applications, no such full knowledge or only some partial knowledge is
available. In recent years, research has emerged to use search strategies based
on graphical causal modelling to discover useful knowledge from data for causal
effect estimation, with some mild assumptions, and has shown promise in
tackling the practical challenge. In this survey, we review these data-driven
methods on causal effect estimation for a single treatment with a single
outcome of interest and focus on the challenges faced by data-driven causal
effect estimation. We concisely summarise the basic concepts and theories that
are essential for data-driven causal effect estimation using graphical causal
modelling but are scattered around the literature. We identify and discuss the
challenges faced by data-driven causal effect estimation and characterise the
existing methods by their assumptions and the approaches to tackling the
challenges. We analyse the strengths and limitations of the different types of
methods and present an empirical evaluation to support the discussions. We hope
this review will motivate more researchers to design better data-driven methods
based on graphical causal modelling for the challenging problem of causal
effect estimation.
- Abstract（参考訳）: 科学研究や実世界の多くの分野において、非実験データからの因果効果の偏りのない推定は、データの根底にあるメカニズムを理解し、効果的な反応や介入の意思決定に不可欠である。
さまざまな角度からこの問題に対処するために、多くの研究が行われている。
観測データにおける因果効果を推定するために、マルコフ条件、忠実性、因果満足度などの仮定が常に作成される。
仮定の下では、共変量の集合や基礎となる因果グラフのような完全な知識が通常必要となる。
実用的な課題は、多くのアプリケーションでは、そのような完全な知識や部分的な知識しか利用できないことである。
近年,グラフィカルな因果モデルに基づく探索戦略を用いて,因果効果推定のためのデータから有用な知識を探索する研究が登場し,実用的課題に取り組む上での期待が高まっている。
本稿では,このデータ駆動型手法による単一治療における因果効果推定について検討し,データ駆動型因果効果推定が直面する課題に焦点をあてる。
我々は、グラフィカル因果モデルを用いたデータ駆動因果効果推定に不可欠な基本的な概念と理論を簡潔に要約するが、文献に散らばっている。
我々は,データ駆動因果効果推定が直面する課題を特定し,それらの前提と課題に取り組むアプローチによって既存手法を特徴づける。
我々は,異なる手法の長所と限界を分析し,議論を支援するための経験的評価を行う。
このレビューにより、より多くの研究者が、因果効果推定の難しい問題に対する、グラフィカルな因果モデリングに基づくより良いデータ駆動メソッドを設計する動機となることを期待している。
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