論文の概要: Counterfactual Risk Assessments under Unmeasured Confounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09844v3
• Date: Wed, 15 Feb 2023 16:38:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 13:10:30.672697
• Title: Counterfactual Risk Assessments under Unmeasured Confounding
• Title（参考訳）: 非計測コンバウンディングによるリスク評価
• Authors: Ashesh Rambachan and Amanda Coston and Edward Kennedy
• Abstract要約: 本研究では,無測定の共同設立者が平均的な結果に影響を及ぼす範囲を限定した平均結果感度モデルを提案する。 このモデルは、提案した決定、一般的な予測性能指標、予測格差に基づく結果の条件付き確率を部分的に識別する。 本研究では, 未測定埋没条件の変動が, 信用スコアの予測と予測格差の評価に実質的変化をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.129225533930966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Statistical risk assessments inform consequential decisions, such as pretrial release in criminal justice and loan approvals in consumer finance, by counterfactually predicting an outcome under a proposed decision (e.g., would the applicant default if we approved this loan?). There may, however, have been unmeasured confounders that jointly affected decisions and outcomes in the historical data. We propose a mean outcome sensitivity model that bounds the extent to which unmeasured confounders could affect outcomes on average. The mean outcome sensitivity model partially identifies the conditional likelihood of the outcome under the proposed decision, popular predictive performance metrics, and predictive disparities. We derive their identified sets and develop procedures for the confounding-robust learning and evaluation of statistical risk assessments. We propose a nonparametric regression procedure for the bounds on the conditional likelihood of the outcome under the proposed decision, and estimators for the bounds on predictive performance and disparities. Applying our methods to a real-world credit-scoring task from a large Australian financial institution, we show how varying assumptions on unmeasured confounding lead to substantive changes in the credit score's predictions and evaluations of its predictive disparities.
• Abstract（参考訳）: 統計的リスクアセスメントは、提案された決定(例えば、このローンが承認された場合、応募者はデフォルトになるか? しかし、歴史的データにおける決定と結果に共同で影響を及ぼした共同設立者がいないかもしれない。 本研究では,無測定の共同設立者が平均的な結果に影響を及ぼす範囲を限定した平均結果感度モデルを提案する。 平均結果感度モデルは、提案した決定、一般的な予測性能指標、予測格差に基づく結果の条件付き可能性の一部を部分的に識別する。 本研究は,それらの集合を導出し,統計的リスク評価の評価・評価を行う。 本研究では,提案する決定の下での結果条件付き確率の限界に対する非パラメトリック回帰法を提案し,予測性能と不一致の限界を推定する。 オーストラリアの大手金融機関から現実の信用評価業務にメソッドを適用することで、未測定の資金調達に対する様々な仮定が、信用スコアの予測と予測格差の評価に実質的変化をもたらすことを示す。

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