論文の概要: Tighter Prediction Intervals for Causal Outcomes Under Hidden Confounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09520v1
• Date: Thu, 15 Jun 2023 21:42:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-19 15:49:21.507925
• Title: Tighter Prediction Intervals for Causal Outcomes Under Hidden Confounding
• Title（参考訳）: 隠れたコンバウンディング下における因果関係の予測間隔
• Authors: Myrl G. Marmarelis, Greg Ver Steeg, Aram Galstyan, Fred Morstatter
• Abstract要約: 本稿では,因果関係の間隔を変調アンサンブルによって特徴づけるCaus-Modensを紹介する。 ベイズ統計から動機づけられたカス=モザンスは、必要な間隔サイズによって測定された、実際により厳密な結果間隔を与える。 最後のベンチマークは、未知だが調査可能な地上の真理を持つ観測実験に、GPT-4の新たな使用法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.300208727380014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal inference of exact individual treatment outcomes in the presence of hidden confounders is rarely possible. Instead, recent work has adapted conformal prediction to produce outcome intervals. Unfortunately this family of methods tends to be overly conservative, sometimes giving uninformative intervals. We introduce an alternative approach termed Caus-Modens, for characterizing causal outcome intervals by modulated ensembles. Motivated from Bayesian statistics and ensembled uncertainty quantification, Caus-Modens gives tighter outcome intervals in practice, measured by the necessary interval size to achieve sufficient coverage on three separate benchmarks. The last benchmark is a novel usage of GPT-4 for observational experiments with unknown but probeable ground truth.
• Abstract（参考訳）: 隠れた共同創設者の存在下での正確な個別治療結果の因果推論はめったに不可能である。 代わりに、最近の研究は結果間隔を生成するために共形予測を適用した。 残念なことに、この手法の族は過度に保守的であり、時には非形式的な間隔を与える傾向がある。 そこで我々は因果関係の間隔を変調アンサンブルによって特徴づけるCaus-Modensというアプローチを提案する。 ベイズ統計とアンサンブルの不確実性定量化に動機付けられ、caus-modensは3つのベンチマークで十分なカバレッジを達成するために必要な間隔サイズで測定し、実際より厳密な結果区間を与える。 最後のベンチマークは、未知であるが観測可能な基底真理を持つ観測実験のためのgpt-4の新しい使用である。

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