論文の概要: Estimating Treatment Effects from Irregular Time Series Observations with Hidden Confounders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02320v1
• Date: Sat, 4 Mar 2023 04:55:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 20:23:45.242185
• Title: Estimating Treatment Effects from Irregular Time Series Observations with Hidden Confounders
• Title（参考訳）: 隠れた共同ファウンダーによる不規則時系列観測による治療効果の推定
• Authors: Defu Cao, James Enouen, Yujing Wang, Xiangchen Song, Chuizheng Meng, Hao Niu, Yan Liu
• Abstract要約: 実世界の時系列には、大規模で不規則で断続的な時系列観測が含まれる。 隠れた共同創設者の存在は 偏見のある治療推定につながる 不規則なサンプルによる連続的な時間設定では、因果関係のダイナミクスを直接扱うことは困難である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.41689729746877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal analysis for time series data, in particular estimating individualized treatment effect (ITE), is a key task in many real-world applications, such as finance, retail, healthcare, etc. Real-world time series can include large-scale, irregular, and intermittent time series observations, raising significant challenges to existing work attempting to estimate treatment effects. Specifically, the existence of hidden confounders can lead to biased treatment estimates and complicate the causal inference process. In particular, anomaly hidden confounders which exceed the typical range can lead to high variance estimates. Moreover, in continuous time settings with irregular samples, it is challenging to directly handle the dynamics of causality. In this paper, we leverage recent advances in Lipschitz regularization and neural controlled differential equations (CDE) to develop an effective and scalable solution, namely LipCDE, to address the above challenges. LipCDE can directly model the dynamic causal relationships between historical data and outcomes with irregular samples by considering the boundary of hidden confounders given by Lipschitz-constrained neural networks. Furthermore, we conduct extensive experiments on both synthetic and real-world datasets to demonstrate the effectiveness and scalability of LipCDE.
• Abstract（参考訳）: 時系列データの因果分析、特に個別化された治療効果(ite)の推定は、金融、小売、医療など、現実世界の多くのアプリケーションにおいて重要なタスクである。 実世界の時系列には、大規模で不規則で断続的な時系列観察が含まれ、治療効果を推定しようとする既存の作業に重大な課題を提起する。 特に、隠れた共同創設者の存在は、偏りのある治療推定につながり、因果的推論プロセスを複雑化する可能性がある。 特に、典型的な範囲を超える異常な隠れた共同設立者は、高い分散推定につながる可能性がある。 さらに、不規則なサンプルを含む連続時間設定では、因果性のダイナミクスを直接扱うことが困難である。 本稿では,リプシッツ正則化とニューラル制御微分方程式(cde)の最近の進歩を活かし,この課題を解決するための効率的かつスケーラブルな解法lipcdeを開発した。 lipcdeは、リプシッツ制約付きニューラルネットワークによって与えられる隠れた共同創設者の境界を考慮して、履歴データと不規則なサンプルによる結果との動的因果関係を直接モデル化することができる。 さらに,lipcdeの有効性と拡張性を示すために,合成データと実世界のデータセットの両方について広範な実験を行った。

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