論文の概要: Covariate balancing using the integral probability metric for causal inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13715v1
• Date: Tue, 23 May 2023 06:06:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 18:44:45.409204
• Title: Covariate balancing using the integral probability metric for causal inference
• Title（参考訳）: 因果推論のための積分確率計量を用いた共変バランス
• Authors: Insung Kong, Yuha Park, Joonhyuk Jung, Kwonsang Lee, Yongdai Kim
• Abstract要約: 本稿では,2つの確率測度間の距離である積分確率測度(IPM)について検討する。 モデルを正確に指定することなく,対応する推定器の整合性を証明した。 提案手法は, 有限標本に対して, 既存の重み付け法よりも大きなマージンを有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8899300124593648
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weighting methods in causal inference have been widely used to achieve a desirable level of covariate balancing. However, the existing weighting methods have desirable theoretical properties only when a certain model, either the propensity score or outcome regression model, is correctly specified. In addition, the corresponding estimators do not behave well for finite samples due to large variance even when the model is correctly specified. In this paper, we consider to use the integral probability metric (IPM), which is a metric between two probability measures, for covariate balancing. Optimal weights are determined so that weighted empirical distributions for the treated and control groups have the smallest IPM value for a given set of discriminators. We prove that the corresponding estimator can be consistent without correctly specifying any model (neither the propensity score nor the outcome regression model). In addition, we empirically show that our proposed method outperforms existing weighting methods with large margins for finite samples.
• Abstract（参考訳）: 因果推論における重み付け法は、望ましい共変量バランスを達成するために広く用いられている。 しかし、既存の重み付け法は、確率スコアまたは結果回帰モデルのいずれかの特定のモデルが正しく特定された場合にのみ望ましい理論的性質を有する。 さらに、対応する推定器はモデルが正しく特定された場合でも大きな分散のために有限標本に対してうまく振る舞わない。 本稿では,2つの確率測度間の計量である積分確率計量(ipm)を共変バランスに利用することを検討する。 最適重み付けは、処理群および制御群に対する重み付き経験分布が所定の判別器群に対して最小のipm値を持つように決定される。 モデル(確率スコアも結果回帰モデルも)を正しく指定することなく,対応する推定器の整合性を証明する。 さらに, 提案手法は, 有限サンプルに対して, 既存の重み付け法よりも高い性能を示した。

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