論文の概要: The Decaying Missing-at-Random Framework: Model Doubly Robust Causal Inference with Partially Labeled Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12789v3
• Date: Mon, 21 Apr 2025 04:26:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 16:42:38.029046
• Title: The Decaying Missing-at-Random Framework: Model Doubly Robust Causal Inference with Partially Labeled Data
• Title（参考訳）: 失語率の低下:部分ラベル付きデータを用いたモデル二重ロバスト因果推論
• Authors: Yuqian Zhang, Abhishek Chakrabortty, Jelena Bradic,
• Abstract要約: 因果推論を両立させるために,MARフレームワークの欠落と関連するアプローチを導入する。 これはラベル付け機構における選択バイアスとラベル付きグループとラベルなしグループの極端な不均衡に同時に対処する。 因果関係の堅牢性を確保するため,平均治療効果に対するバイアス低減SS推定器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.916614661563893
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In modern large-scale observational studies, data collection constraints often result in partially labeled datasets, posing challenges for reliable causal inference, especially due to potential labeling bias and relatively small size of the labeled data. This paper introduces a decaying missing-at-random (decaying MAR) framework and associated approaches for doubly robust causal inference on treatment effects in such semi-supervised (SS) settings. This simultaneously addresses selection bias in the labeling mechanism and the extreme imbalance between labeled and unlabeled groups, bridging the gap between the standard SS and missing data literatures, while throughout allowing for confounded treatment assignment and high-dimensional confounders under appropriate sparsity conditions. To ensure robust causal conclusions, we propose a bias-reduced SS (BRSS) estimator for the average treatment effect, a type of 'model doubly robust' estimator appropriate for such settings, establishing asymptotic normality at the appropriate rate under decaying labeling propensity scores, provided that at least one nuisance model is correctly specified. Our approach also relaxes sparsity conditions beyond those required in existing methods, including standard supervised approaches. Recognizing the asymmetry between labeling and treatment mechanisms, we further introduce a de-coupled BRSS (DC-BRSS) estimator, which integrates inverse probability weighting (IPW) with bias-reducing techniques in nuisance estimation. This refinement further weakens model specification and sparsity requirements. Numerical experiments confirm the effectiveness and adaptability of our estimators in addressing labeling bias and model misspecification.
• Abstract（参考訳）: 現代の大規模な観測研究において、データ収集の制約は部分的にラベル付けされたデータセットをもたらすことが多く、特に潜在的なラベル付けバイアスと比較的小さなラベル付きデータのために、信頼できる因果推論のための課題を提起する。 本稿では, 半教師付き(SS)環境における治療効果を2倍に頑健な因果推論を行うための, 崩壊する欠失ランダム(decaying MAR)フレームワークと関連するアプローチを提案する。 これはラベル付け機構における選択バイアスとラベル付けされたグループとラベル付けされていないグループの極端な不均衡を同時に解決し、標準SSと欠落したデータ文学のギャップを埋めると同時に、適切な空間条件下で、整合した治療課題と高次元の共同創設者を許容する。 本研究では, 平均処理効果に対するバイアス低減SS (BRSS) 推定器を提案し, 少なくとも1つのニュアンスモデルが正しく指定されていることを条件として, このような設定に適したモデル二重頑健な推定器を提案する。 また,本手法は,標準教師付きアプローチを含む既存手法以上の空間条件を緩和する。 さらに,ラベリングと治療機構の非対称性を認識し,逆確率重み付け(IPW)とバイアス低減手法を統合した非結合型BRSS (DC-BRSS) 推定器を導入する。 この改良により、モデル仕様とスパーシティ要件はさらに弱まる。 数値実験により,ラベル付けバイアスとモデルの誤識別に対処するための推定器の有効性と適応性を確認した。

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