Fugu-MT 論文翻訳(概要): $ρ$-GNF: A Copula-based Sensitivity Analysis to Unobserved Confounding Using Normalizing Flows

論文の概要: $ρ$-GNF: A Copula-based Sensitivity Analysis to Unobserved Confounding Using Normalizing Flows

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07111v2
Date: Thu, 22 Aug 2024 04:23:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-08-23 20:17:08.526126
Title: $ρ$-GNF: A Copula-based Sensitivity Analysis to Unobserved Confounding Using Normalizing Flows
Title（参考訳）: $ρ$-GNF:正規化フローを用いた非観測コンバウンディングに対するコピュラ型感度解析
Authors: Sourabh Balgi, Jose M. Peña, Adel Daoud,
Abstract要約: 本研究では,コプラと正規化流を用いた観測研究において,観測不能なコンファウンディングに対する新しい感度解析法を提案する。 $rho$-GNFは、学者が平均因果効果(ACE)を$rho$の関数として推定することを可能にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.680416078423551
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose a novel sensitivity analysis to unobserved confounding in observational studies using copulas and normalizing flows. Using the idea of interventional equivalence of structural causal models, we develop $\rho$-GNF ($\rho$-graphical normalizing flow), where $\rho{\in}[-1,+1]$ is a bounded sensitivity parameter. This parameter represents the back-door non-causal association due to unobserved confounding, and which is encoded with a Gaussian copula. In other words, the $\rho$-GNF enables scholars to estimate the average causal effect (ACE) as a function of $\rho$, while accounting for various assumed strengths of the unobserved confounding. The output of the $\rho$-GNF is what we denote as the $\rho_{curve}$ that provides the bounds for the ACE given an interval of assumed $\rho$ values. In particular, the $\rho_{curve}$ enables scholars to identify the confounding strength required to nullify the ACE, similar to other sensitivity analysis methods (e.g., the E-value). Leveraging on experiments from simulated and real-world data, we show the benefits of $\rho$-GNF. One benefit is that the $\rho$-GNF uses a Gaussian copula to encode the distribution of the unobserved causes, which is commonly used in many applied settings. This distributional assumption produces narrower ACE bounds compared to other popular sensitivity analysis methods.
Abstract（参考訳）: 本研究では,コプラと正規化流を用いた観測研究において,観測不能なコンファウンディングに対する新しい感度解析法を提案する。構造因果モデルの干渉等価性の概念を用いて、$\rho$-GNF ("\rho$-graphical normalizing flow") を開発し、$\rho{\in}[-1,+1]$ は有界感度パラメータである。このパラメータは、観測されていないコンバウンディングによるバックドア非因果関係を表し、ガウスコプラで符号化される。言い換えれば、$\rho$-GNFは、学者が平均因果効果(ACE)を$\rho$の関数として見積もることを可能にする。 $\rho$-GNF の出力は $\rho_{curve}$ と表されるもので、仮定された $\rho$ の値の間隔を与えられた ACE のバウンダリを提供する。特に$\rho_{curve}$は、他の感度解析法(例えば、E値)と同様に、ACEを無効化するのに要する共起強度を学者が特定できるようにする。シミュレーションおよび実世界のデータから実験を利用すれば、$\rho$-GNFの利点が示される。 1つの利点は、$\rho$-GNFがガウスのコプラを使って、観測されていない原因の分布を符号化することである。この分布仮定は、他の一般的な感度解析法と比較して、より狭いACE境界を生成する。

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