論文の概要: Variable Importance Matching for Causal Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11715v2
• Date: Wed, 28 Jun 2023 22:19:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 19:16:22.388448
• Title: Variable Importance Matching for Causal Inference
• Title（参考訳）: 因果推論における変数重要度マッチング
• Authors: Quinn Lanners, Harsh Parikh, Alexander Volfovsky, Cynthia Rudin, and David Page
• Abstract要約: これらの目標を達成するためのModel-to-Matchと呼ばれる一般的なフレームワークについて説明する。 Model-to-Matchは、距離メートル法を構築するために変数重要度測定を使用する。 LASSO を用いて Model-to-Match フレームワークを運用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.25504313552516
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Our goal is to produce methods for observational causal inference that are auditable, easy to troubleshoot, accurate for treatment effect estimation, and scalable to high-dimensional data. We describe a general framework called Model-to-Match that achieves these goals by (i) learning a distance metric via outcome modeling, (ii) creating matched groups using the distance metric, and (iii) using the matched groups to estimate treatment effects. Model-to-Match uses variable importance measurements to construct a distance metric, making it a flexible framework that can be adapted to various applications. Concentrating on the scalability of the problem in the number of potential confounders, we operationalize the Model-to-Match framework with LASSO. We derive performance guarantees for settings where LASSO outcome modeling consistently identifies all confounders (importantly without requiring the linear model to be correctly specified). We also provide experimental results demonstrating the method's auditability, accuracy, and scalability as well as extensions to more general nonparametric outcome modeling.
• Abstract（参考訳）: 我々の目標は、監査可能で、トラブルシュートが容易で、治療効果の推定に正確で、高次元データにスケーラブルな観察因果推定法を作ることである。 これらの目標を達成するための汎用フレームワークとして,model-to-matchについて述べる。 (i)成果モデリングを通して距離計量を学ぶこと。 (ii)距離計量を用いて一致群を作成すること、 (iii)一致群を用いて治療効果を推定する。 Model-to-Matchは、可変重要度測定を使用して距離メトリックを構築し、様々なアプリケーションに適用可能な柔軟なフレームワークとなる。 潜在的な共同設立者数における問題のスケーラビリティに集中して、LASSOでModel-to-Matchフレームワークを運用します。 lassoの成果モデリングが(線形モデルを正しく指定する必要なしに)すべての共同創設者を一貫して識別する設定で、パフォーマンス保証を導き出します。 また,本手法の監査性,精度,拡張性,およびより一般的な非パラメトリックな結果モデリングの拡張性を示す実験結果も提供する。

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