論文の概要: Causal and Counterfactual Views of Missing Data Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05558v3
• Date: Wed, 20 Nov 2024 01:20:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:10:56.669676
• Title: Causal and Counterfactual Views of Missing Data Models
• Title（参考訳）: 欠落データモデルの因果的・非現実的考察
• Authors: Razieh Nabi, Rohit Bhattacharya, Ilya Shpitser, James M. Robins,
• Abstract要約: 欠落したデータの識別仮定をグラフィカルモデルでエンコードする方法を示す。 欠落データと因果同定理論の類似点と相違点に注目する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.670103549157387
• License:
• Abstract: It is often said that the fundamental problem of causal inference is a missing data problem -- the comparison of responses to two hypothetical treatment assignments is made difficult because for every experimental unit only one potential response is observed. In this paper, we consider the implications of the converse view: that missing data problems are a form of causal inference. We make explicit how the missing data problem of recovering the complete data law from the observed law can be viewed as identification of a joint distribution over counterfactual variables corresponding to values had we (possibly contrary to fact) been able to observe them. Drawing analogies with causal inference, we show how identification assumptions in missing data can be encoded in terms of graphical models defined over counterfactual and observed variables. We review recent results in missing data identification from this viewpoint. In doing so, we note interesting similarities and differences between missing data and causal identification theories.
• Abstract（参考訳）: 因果推論の根本的な問題は欠落データ問題であり、全ての実験単位に対して1つの潜在的な応答のみが観察されるため、2つの仮説的処理課題に対する応答の比較は困難であると言われている。 本稿では,データ不足が因果推論の一形態であるという,逆観の意味を考察する。 我々は、観測された法則から完全なデータ法則を回復する欠如したデータ問題は、私たちが(事実に反するかもしれない)観察できた値に対応する反事実変数の連立分布の同定とみなすことができるかを明確にする。 因果推論に類似した図面を描き, 疑似変数や観測変数上で定義されたグラフィカルモデルを用いて, 欠落データの識別仮定を符号化する方法を示す。 我々は、この観点から、欠落したデータ識別に関する最近の結果についてレビューする。 その際、欠落データと因果識別理論の興味深い類似点と相違点に留意する。

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