論文の概要: Statistical Inference Under Constrained Selection Bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03302v3
• Date: Sat, 4 Nov 2023 16:56:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 22:17:36.259059
• Title: Statistical Inference Under Constrained Selection Bias
• Title（参考訳）: 制限付き選択バイアスによる統計的推測
• Authors: Santiago Cortes-Gomez, Mateo Dulce, Carlos Patino, Bryan Wilder
• Abstract要約: 本稿では,選択バイアスが存在する場合の統計的推測を可能にする枠組みを提案する。 出力は、目標分布に対する推定値に対する高確率境界である。 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、これら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）: 20.862583584531322
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale datasets are increasingly being used to inform decision making. While this effort aims to ground policy in real-world evidence, challenges have arisen as selection bias and other forms of distribution shifts often plague observational data. Previous attempts to provide robust inference 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 possible shifts. To leverage such information, we propose a framework that enables statistical inference in the presence of selection bias which obeys 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 of an estimand for 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, as well as in a real-world use case.
• Abstract（参考訳）: 大規模なデータセットは、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、現実世界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ため、課題が発生する。 堅牢な推論を提供する以前の試みでは、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ばらつき)に応じて保証が与えられていた。 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,対象分布下で期待が知られている関数の形で,ユーザが特定した制約に従う選択バイアスの存在下で統計的推測を可能にする枠組みを提案する。 出力は、目標分布に対する推定値に対する高確率境界である。 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,本手法が実世界のユースケースと同様に,様々なシミュレーションおよび半合成タスクにおいて情報的境界を生成できることを示す。

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