論文の概要: Approximate Causal Effect Identification under Weak Confounding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13242v1
- Date: Thu, 22 Jun 2023 23:35:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-26 13:55:22.214418
- Title: Approximate Causal Effect Identification under Weak Confounding
- Title(参考訳): 弱結合下での近似因果効果同定
- Authors: Ziwei Jiang, Lai Wei and Murat Kocaoglu
- Abstract要約: 因果効果の上下境界を導出する効率的な線形プログラムを提案する。
我々の境界は、観測されていない共同設立者のエントロピーがゼロになるにつれて、上界と下界の間のギャップが消えるという意味で一貫していることが示される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.552959043816482
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Causal effect estimation has been studied by many researchers when only
observational data is available. Sound and complete algorithms have been
developed for pointwise estimation of identifiable causal queries. For
non-identifiable causal queries, researchers developed polynomial programs to
estimate tight bounds on causal effect. However, these are computationally
difficult to optimize for variables with large support sizes. In this paper, we
analyze the effect of "weak confounding" on causal estimands. More
specifically, under the assumption that the unobserved confounders that render
a query non-identifiable have small entropy, we propose an efficient linear
program to derive the upper and lower bounds of the causal effect. We show that
our bounds are consistent in the sense that as the entropy of unobserved
confounders goes to zero, the gap between the upper and lower bound vanishes.
Finally, we conduct synthetic and real data simulations to compare our bounds
with the bounds obtained by the existing work that cannot incorporate such
entropy constraints and show that our bounds are tighter for the setting with
weak confounders.
- Abstract(参考訳): 因果効果の推定は、観測データのみが得られる場合に多くの研究者によって研究されている。
同定可能な因果クエリのポイントワイズ推定のための音響および完全アルゴリズムを開発した。
非識別因果クエリでは、研究者は因果効果の厳密な境界を推定する多項式プログラムを開発した。
しかし、サポートサイズが大きい変数の最適化は計算上困難である。
本稿では,因果的エスティムマンドに対する"weak confounding"の効果を分析する。
より具体的には、クエリを非識別的にレンダリングする未観測の共創者は、エントロピーが小さいという仮定の下で、因果効果の上下境界を導出する効率的な線形プログラムを提案する。
我々の境界は、観察されていない共同設立者のエントロピーがゼロになるにつれて、上界と下界の間のギャップがなくなるという意味で一貫している。
最後に、このようなエントロピー制約を組み込むことができない既存の研究によって得られた境界と、我々の境界が弱い共同設立者による設定よりも厳密であることを示すために、合成および実データシミュレーションを実施している。
関連論文リスト
- Scalable Computation of Causal Bounds [11.193504036335503]
本研究では、未観測の共創者と離散値の観測変数を持つ因果グラフ上の因果クエリの計算バウンダリの問題を考察する。
このような境界を計算するための既存の研究されていないアプローチは、線形プログラミング(LP)の定式化を使用しており、既存の解法にはすぐに難解になる。
このLPは,既存の手法に比べてはるかに大きな因果推論問題に対する境界を計算することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-04T21:00:46Z) - Active Bayesian Causal Inference [72.70593653185078]
因果発見と推論を統合するための完全ベイズ能動学習フレームワークであるアクティブベイズ因果推論(ABCI)を提案する。
ABCIは因果関係のモデルと関心のクエリを共同で推論する。
我々のアプローチは、完全な因果グラフの学習のみに焦点を当てた、いくつかのベースラインよりも、よりデータ効率が高いことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-04T22:38:57Z) - Causal discovery under a confounder blanket [9.196779204457059]
観測データから因果関係を推定することは容易ではないが、高次元では特に難しい。
これらの仮定を緩和し、より重要な問題、すなわち有向非巡回部分グラフの回復に焦点を当てる。
これらの条件下で因果関係を同定し、テスト手順を実装するための完全なアルゴリズムを導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-11T18:10:45Z) - The Causal Marginal Polytope for Bounding Treatment Effects [9.196779204457059]
グローバル因果モデルを構築することなく因果関係を同定する手法を提案する。
我々は,グローバル因果モデルを構築することなく,因果モデルの限界とデータとの整合性を強制する。
我々はこの局所的に一貫した辺縁の集合を、因果的辺縁ポリトープと呼ぶ。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-28T15:08:22Z) - On the Role of Entropy-based Loss for Learning Causal Structures with
Continuous Optimization [27.613220411996025]
因果構造学習問題を最小二乗損失を用いた連続最適化問題として定式化する。
ガウス雑音の仮定に違反すると因果方向の同定が妨げられることを示す。
より一般的なエントロピーに基づく損失は、任意の雑音分布下での確率スコアと理論的に一致している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-05T08:29:51Z) - Deconfounded Score Method: Scoring DAGs with Dense Unobserved
Confounding [101.35070661471124]
本研究では,観測データ分布に特徴的フットプリントが残っており,突発的・因果的影響を解消できることを示す。
汎用ソルバで実装し,高次元問題へのスケールアップが可能なスコアベース因果検出アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-28T11:07:59Z) - Efficient Causal Inference from Combined Observational and
Interventional Data through Causal Reductions [68.6505592770171]
因果効果を推定する際の主な課題の1つである。
そこで本研究では,任意の数の高次元潜入共創者を置き換える新たな因果還元法を提案する。
パラメータ化縮小モデルを観測データと介入データから共同で推定する学習アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-08T14:29:07Z) - Causal Expectation-Maximisation [70.45873402967297]
ポリツリーグラフを特徴とするモデルにおいても因果推論はNPハードであることを示す。
我々は因果EMアルゴリズムを導入し、分類的表現変数のデータから潜伏変数の不確かさを再構築する。
我々は、反事実境界が構造方程式の知識なしにしばしば計算できるというトレンドのアイデアには、目立たずの制限があるように思える。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-04T10:25:13Z) - Loss Bounds for Approximate Influence-Based Abstraction [81.13024471616417]
影響に基づく抽象化は、システムの残りの部分が与える「影響」とともに、局所的なサブプロブレムをモデル化することでレバレッジを得ることを目的としている。
本稿では,理論的観点から,そのような手法の性能について考察する。
交叉エントロピーで訓練されたニューラルネットワークは、近似的な影響表現を学習するのに適していることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-03T15:33:10Z) - A Critical View of the Structural Causal Model [89.43277111586258]
相互作用を全く考慮せずに原因と効果を識別できることが示される。
本稿では,因果モデルの絡み合った構造を模倣する新たな逆行訓練法を提案する。
我々の多次元手法は, 合成および実世界の両方のデータセットにおいて, 文献的手法よりも優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-23T22:52:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。