論文の概要: Identifiable causal inference with noisy treatment and no side information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10614v2
• Date: Sat, 4 May 2024 08:16:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 01:16:13.351525
• Title: Identifiable causal inference with noisy treatment and no side information
• Title（参考訳）: 雑音処理による因果推論の同定と副作用の排除
• Authors: Antti Pöllänen, Pekka Marttinen,
• Abstract要約: 本研究では,不正確な連続処理変数を仮定するモデルについて検討する。 提案手法の因果効果推定は, 測定誤差のばらつきや, その他の側面情報の知識がなくても, 同定可能であることを証明した。 我々の研究は、信頼できる因果推論を行うアプリケーションの範囲を広げている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.432072145009342
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In some causal inference scenarios, the treatment variable is measured inaccurately, for instance in epidemiology or econometrics. Failure to correct for the effect of this measurement error can lead to biased causal effect estimates. Previous research has not studied methods that address this issue from a causal viewpoint while allowing for complex nonlinear dependencies and without assuming access to side information. For such a scenario, this study proposes a model that assumes a continuous treatment variable that is inaccurately measured. Building on existing results for measurement error models, we prove that our model's causal effect estimates are identifiable, even without knowledge of the measurement error variance or other side information. Our method relies on a deep latent variable model in which Gaussian conditionals are parameterized by neural networks, and we develop an amortized importance-weighted variational objective for training the model. Empirical results demonstrate the method's good performance with unknown measurement error. More broadly, our work extends the range of applications in which reliable causal inference can be conducted.
• Abstract（参考訳）: いくつかの因果推論のシナリオでは、治療変数は不正確な測定がなされ、例えば疫学や計量学においてである。 この測定誤差の効果の補正に失敗すると、偏りのある因果効果の推定が導かれる。 従来の研究では、複雑な非線形依存を可能とし、側面情報へのアクセスを前提とせず、因果的観点からこの問題に対処する方法は研究されていない。 そこで本研究では,不正確な連続処理変数を仮定するモデルを提案する。 測定誤差モデルに対する既存の結果に基づいて、測定誤差のばらつきやその他の側面情報を知ることなく、我々のモデルの因果効果推定値が同定可能であることを証明した。 提案手法は,ガウス条件がニューラルネットワークによってパラメータ化される深層潜伏変数モデルに依拠する。 実験結果から, 未知の測定誤差を用いて, 提案手法の性能を実証した。 より広範に、我々の研究は、信頼できる因果推論を行うアプリケーションの範囲を広げている。

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