Fugu-MT 論文翻訳(概要): Simulating counterfactuals

論文の概要: Simulating counterfactuals

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15328v1
Date: Tue, 27 Jun 2023 09:34:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-28 14:00:26.317075
Title: Simulating counterfactuals
Title（参考訳）: 偽物シミュレーション
Authors: Juha Karvanen, Santtu Tikka, Matti Vihola
Abstract要約: 擬似推論は、現実の世界といくつかの証拠を共有する平行世界における仮説的介入を考察する。離散変数と連続変数の両方に条件を設定できる対実分布から値をシミュレートするアルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2424255020469595
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Counterfactual inference considers a hypothetical intervention in a parallel world that shares some evidence with the factual world. If the evidence specifies a conditional distribution on a manifold, counterfactuals may be analytically intractable. We present an algorithm for simulating values from a counterfactual distribution where conditions can be set on both discrete and continuous variables. We show that the proposed algorithm can be presented as a particle filter leading to asymptotically valid inference. The algorithm is applied to fairness analysis in credit scoring.
Abstract（参考訳）: 擬似推論は、現実の世界といくつかの証拠を共有する平行世界における仮説的介入を考察する。証拠が多様体上の条件分布を明記するなら、反事実は解析的に解析可能である。離散変数と連続変数の両方に条件を設定できる対実分布から値をシミュレートするアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは漸近的に妥当な推論につながる粒子フィルタとして提示できることを示す。このアルゴリズムは信用スコアリングのフェアネス分析に適用される。

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