論文の概要: Optimal Treatment Regimes for Proximal Causal Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09494v3
• Date: Tue, 24 Oct 2023 06:42:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 03:29:29.028998
• Title: Optimal Treatment Regimes for Proximal Causal Learning
• Title（参考訳）: 近位因果学習のための最適治療基準
• Authors: Tao Shen, Yifan Cui
• Abstract要約: そこで本研究では,橋梁における結果と治療の相違に基づく最適な個別化治療体制を提案する。 この新たな最適治療体制の価値関数は,文献上に存在するものよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.672587258250301
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A common concern when a policymaker draws causal inferences from and makes decisions based on observational data is that the measured covariates are insufficiently rich to account for all sources of confounding, i.e., the standard no confoundedness assumption fails to hold. The recently proposed proximal causal inference framework shows that proxy variables that abound in real-life scenarios can be leveraged to identify causal effects and therefore facilitate decision-making. Building upon this line of work, we propose a novel optimal individualized treatment regime based on so-called outcome and treatment confounding bridges. We then show that the value function of this new optimal treatment regime is superior to that of existing ones in the literature. Theoretical guarantees, including identification, superiority, excess value bound, and consistency of the estimated regime, are established. Furthermore, we demonstrate the proposed optimal regime via numerical experiments and a real data application.
• Abstract（参考訳）: 政策立案者が因果推論を引き合いに出し、観測データに基づいて決定を下す場合の一般的な懸念は、測定された共変量体が、すべての共変量体、すなわち標準的無根性の仮定が成り立たないことである。 最近提案された近親因果推論フレームワークは、実生活シナリオに付随するプロキシ変数を利用して因果効果を特定し、意思決定を容易にする。 そこで本研究では, 橋梁の既往と治療を基盤とした, 最適な個別化治療手法を提案する。 以上の結果から,この新しい最適治療体制の価値関数は文献上既存のものよりも優れていることが示された。 識別、優越性、過剰な価値境界、推定された体制の整合性を含む理論的保証が確立される。 さらに,提案手法を数値実験により実証し,実データに適用する。

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