論文の概要: Causal Inference with Conditional Instruments using Deep Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16246v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 14:31:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 15:38:02.261991
• Title: Causal Inference with Conditional Instruments using Deep Generative Models
• Title（参考訳）: 深部生成モデルを用いた条件器による因果推論
• Authors: Debo Cheng, Ziqi Xu, Jiuyong Li, Lin Liu, Jixue Liu and Thuc Duy Le
• Abstract要約: 標準IVは、処理変数と関係があり、システム内の他のすべての変数とは独立していると期待されている。 変数を変数の集合に条件付けするための条件付きIV(CIV)法が提案されている。 平均因果効果推定のために,CIVの表現とその条件セットを,潜伏した共同設立者とのデータから学習することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.771832598942677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The instrumental variable (IV) approach is a widely used way to estimate the causal effects of a treatment on an outcome of interest from observational data with latent confounders. A standard IV is expected to be related to the treatment variable and independent of all other variables in the system. However, it is challenging to search for a standard IV from data directly due to the strict conditions. The conditional IV (CIV) method has been proposed to allow a variable to be an instrument conditioning on a set of variables, allowing a wider choice of possible IVs and enabling broader practical applications of the IV approach. Nevertheless, there is not a data-driven method to discover a CIV and its conditioning set directly from data. To fill this gap, in this paper, we propose to learn the representations of the information of a CIV and its conditioning set from data with latent confounders for average causal effect estimation. By taking advantage of deep generative models, we develop a novel data-driven approach for simultaneously learning the representation of a CIV from measured variables and generating the representation of its conditioning set given measured variables. Extensive experiments on synthetic and real-world datasets show that our method outperforms the existing IV methods.
• Abstract（参考訳）: インストゥルメンタル変数(IV)アプローチは、潜伏した共同設立者との観察データから興味の結果に対する治療の因果効果を推定するために広く用いられている方法である。 標準ivは処理変数と関連しており、システム内の他の全ての変数とは独立である。 しかし、厳密な条件のため、データから直接標準IVを検索することは困難である。 conditional iv (civ) 法は、変数を変数の集合上の計器コンディショニングとすることを可能にし、可能な ivs をより広く選択し、iv アプローチのより広い実用的応用を可能にするために提案されている。 それでも、データからCIVとその条件セットを直接発見するためのデータ駆動手法は存在しない。 このギャップを埋めるために,本論文では,CIVの情報と条件セットの表現を,潜伏した共同設立者とのデータから学習し,平均因果効果を推定する。 深層生成モデルを利用して,測定変数からCIVの表現を同時に学習し,与えられた条件セットの表現を生成する新しいデータ駆動型手法を開発した。 合成および実世界のデータセットに対する大規模な実験により,本手法は既存のIV法よりも優れた性能を示した。

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