論文の概要: Counterfactual Generative Models for Time-Varying Treatments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15742v1
• Date: Thu, 25 May 2023 05:45:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 17:14:28.227523
• Title: Counterfactual Generative Models for Time-Varying Treatments
• Title（参考訳）: 時変処理のための相反的生成モデル
• Authors: Shenghao Wu, Wenbin Zhou, Minshuo Chen, Shixiang Zhu
• Abstract要約: 平均因果効果の測定は、新しい治療法をテストする一般的な方法である。 対物分布における「マスク」平均効果 本稿では, 対物分布全体を捉える条件付き生成モデリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.337123411743587
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating average causal effects is a common practice to test new treatments. However, the average effect ''masks'' important individual characteristics in the counterfactual distribution, which may lead to safety, fairness, and ethical concerns. This issue is exacerbated in the temporal setting, where the treatment is sequential and time-varying, leading to an intricate influence on the counterfactual distribution. In this paper, we propose a novel conditional generative modeling approach to capture the whole counterfactual distribution, allowing efficient inference on certain statistics of the counterfactual distribution. This makes the proposed approach particularly suitable for healthcare and public policy making. Our generative modeling approach carefully tackles the distribution mismatch in the observed data and the targeted counterfactual distribution via a marginal structural model. Our method outperforms state-of-the-art baselines on both synthetic and real data.
• Abstract（参考訳）: 平均因果効果の推定は、新しい治療法をテストする一般的なプラクティスである。 しかし, 対物分布における「マスク」の平均的影響は, 安全性, 公正性, 倫理的懸念につながる可能性がある。 この問題は、治療が逐次的かつ時間的に進行する時間的設定において悪化し、偽物分布に複雑に影響を及ぼす。 本稿では, 対実分布の特定の統計量に対する効率的な推論を可能にする, 対実分布全体を捕捉する条件付き生成モデルを提案する。 これにより、提案されたアプローチは特に医療や政策立案に適している。 生成的モデリング手法は,観測データにおける分布ミスマッチと,限界構造モデルによる対象の対物分布に慎重に取り組む。 本手法は合成データと実データの両方において最先端のベースラインを上回る。

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