論文の概要: Inference under constrained distribution shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03302v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 23:05:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 18:00:54.179230
• Title: Inference under constrained distribution shifts
• Title（参考訳）: 制約分布シフトによる推論
• Authors: Santiago Cortes-Gomez, Mateo Dulce, Bryan Wilder
• Abstract要約: 本稿では,分布シフトが存在する場合の統計的推測を可能にするフレームワークを提案する。 出力は、推定した目標分布の値に基づいて高確率境界となる。 我々はこれらの境界を推定するための手法の計算的および統計的特性を分析し、その手法が様々なシミュレートされた半合成的なタスクに対して情報的境界を生成可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.030628793897314
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale administrative or observational datasets are increasingly used to inform decision making. While this effort aims to ground policy in real-world evidence, challenges have arise as that selection bias and other forms of distribution shift often plague observational data. Previous attempts to provide robust inferences have given guarantees depending on a user-specified amount of possible distribution shift (e.g., the maximum KL divergence between the observed and target distributions). However, decision makers will often have additional knowledge about the target distribution which constrains the kind of shifts which are possible. To leverage such information, we proposed a framework that enables statistical inference in the presence of distribution shifts which obey user-specified constraints in the form of functions whose expectation is known under the target distribution. The output is high-probability bounds on the value an estimand takes on the target distribution. Hence, our method leverages domain knowledge in order to partially identify a wide class of estimands. We analyze the computational and statistical properties of methods to estimate these bounds, and show that our method can produce informative bounds on a variety of simulated and semisynthetic tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模な管理データセットや観察データセットは、意思決定を知らせるためにますます使われています。 この取り組みは、現実の証拠にポリシーを基礎付けることを目的としているが、選択バイアスやその他の分布シフトが観察データに支障をきたすことが多いため、課題が発生する。 堅牢な推論を提供する以前の試みは、ユーザが指定した分布シフトの量(例えば、観測された分布と対象分布の最大KL分散)に応じて保証を与えていた。 しかしながら、意思決定者は、可能なシフトの種類を制限するターゲット分布に関する追加の知識を持つことが多い。 このような情報を活用するために,ターゲット分布下で期待が分かっている関数の形で,ユーザ指定制約に従う分布シフトの存在を統計的に推測できるフレームワークを提案する。 出力は、推定した目標分布の値に基づいて高確率境界となる。 そこで,本手法は,広い範囲の推定値を部分的に識別するために,ドメイン知識を活用する。 これらの境界を推定する手法の計算・統計特性を解析し,本手法が様々なシミュレーションおよび半合成タスクにおいて有意な境界を生成することを示す。

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