論文の概要: A Meta-Learning Method for Estimation of Causal Excursion Effects to
Assess Time-Varying Moderation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16297v1
- Date: Wed, 28 Jun 2023 15:19:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-29 13:47:28.410508
- Title: A Meta-Learning Method for Estimation of Causal Excursion Effects to
Assess Time-Varying Moderation
- Title(参考訳): 時間変動モデレーション評価のための因果的帰納効果推定のためのメタラーニング手法
- Authors: Jieru Shi, Walter Dempsey
- Abstract要約: 本稿では,メタ・ラーナーの観点からの因果抽出効果の推定について再検討する。
これは、新しい推定器の特性を示し、理論上および広範なシミュレーション実験を通じてそれらを比較する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Twin revolutions in wearable technologies and smartphone-delivered digital
health interventions have significantly expanded the accessibility and uptake
of mobile health (mHealth) interventions across various health science domains.
Sequentially randomized experiments called micro-randomized trials (MRTs) have
grown in popularity to empirically evaluate the effectiveness of these mHealth
intervention components. MRTs have given rise to a new class of causal
estimands known as "causal excursion effects", which enable health scientists
to assess how intervention effectiveness changes over time or is moderated by
individual characteristics, context, or responses in the past. However, current
data analysis methods for estimating causal excursion effects require
pre-specified features of the observed high-dimensional history to construct a
working model of an important nuisance parameter. While machine learning
algorithms are ideal for automatic feature construction, their naive
application to causal excursion estimation can lead to bias under model
misspecification, potentially yielding incorrect conclusions about intervention
effectiveness. To address this issue, this paper revisits the estimation of
causal excursion effects from a meta-learner perspective, where the analyst
remains agnostic to the choices of supervised learning algorithms used to
estimate nuisance parameters. The paper presents asymptotic properties of the
novel estimators and compares them theoretically and through extensive
simulation experiments, demonstrating relative efficiency gains and supporting
the recommendation for a doubly robust alternative to existing methods.
Finally, the practical utility of the proposed methods is demonstrated by
analyzing data from a multi-institution cohort of first-year medical residents
in the United States (NeCamp et al., 2020).
- Abstract(参考訳): ウェアラブル技術とスマートフォンによるデジタル健康介入における双子革命は、様々な健康科学分野におけるモバイルヘルス(mhealth)介入のアクセシビリティと取り込みを大きく拡大した。
マイクロランダム化試験(MRT)と呼ばれる連続ランダム化実験は、これらのmHealth介入成分の有効性を実証的に評価するために人気が高まっている。
MRTは「因果抽出効果(causal excursion effect)」と呼ばれる新しい種類の因果推定を行い、健康科学者は介入の効果が時間とともにどのように変化するか、あるいは過去の個々の特性、文脈、反応によって緩和されるかを評価することができる。
しかし、因果抽出効果を推定する現在のデータ解析手法では、重要なニュアンスパラメータの作業モデルを構築するために、観測された高次元歴史の特徴を事前に特定する必要がある。
機械学習アルゴリズムは自動機能構築に理想的だが、因果的再帰推定へのナイーブな応用は、モデルの誤特定下でバイアスを生じさせ、介入効果に関する誤った結論をもたらす可能性がある。
この問題に対処するために,本稿ではメタリーナーの観点から因果的帰納効果の推定を再検討する。そこでは,ニュアサンスパラメータの推定に用いられる教師付き学習アルゴリズムの選択に,アナリストはいまだ無依存である。
本論文は,新しい推定器の漸近特性を理論的および広範囲なシミュレーション実験により比較し,相対効率の向上を実証し,既存手法の2倍頑健な代替手法を提案する。
最後に,本手法の実用性について,米国における初年の医療従事者の多施設コホート(NeCampら,2020年)からのデータを分析した。
関連論文リスト
- Seeing Unseen: Discover Novel Biomedical Concepts via
Geometry-Constrained Probabilistic Modeling [53.7117640028211]
同定された問題を解決するために,幾何制約付き確率的モデリング処理を提案する。
構成された埋め込み空間のレイアウトに適切な制約を課すために、重要な幾何学的性質のスイートを組み込む。
スペクトルグラフ理論法は、潜在的な新規クラスの数を推定するために考案された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-02T00:56:05Z) - Targeted Machine Learning for Average Causal Effect Estimation Using the
Front-Door Functional [3.0232957374216953]
結果に対する治療の平均因果効果(ACE)を評価することは、しばしば観察研究における要因の相違によって引き起こされる課題を克服することを伴う。
本稿では,目標最小損失推定理論に基づいて,正面基準の新たな推定手法を提案する。
本研究では,早期学業成績が今後の年収に与える影響を明らかにするために,これらの推定装置の適用性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-15T22:04:53Z) - Benchmarking Bayesian Causal Discovery Methods for Downstream Treatment
Effect Estimation [137.3520153445413]
下流推論に重点を置く因果発見手法の評価において,顕著なギャップが存在する。
我々は,GFlowNetsに基づく新たな手法を含む,確立された7つの基本因果探索手法を評価する。
研究の結果,研究対象のアルゴリズムのいくつかは,多種多様なATEモードを効果的に捉えることができることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-11T02:58:10Z) - Causal Inference under Data Restrictions [0.0]
この論文は、不確実性とデータ制限の下での現代の因果推論に焦点を当てている。
これには、ネオアジュバント臨床試験、分散データネットワーク、堅牢な個別化意思決定へのアプリケーションが含まれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-20T20:14:32Z) - Benchmarking Heterogeneous Treatment Effect Models through the Lens of
Interpretability [82.29775890542967]
治療のパーソナライズされた効果を見積もるのは複雑だが、普及している問題である。
ヘテロジニアス処理効果推定に関する機械学習文献の最近の進歩は、洗練されたが不透明なツールの多くを生み出した。
我々は、ポストホックな特徴重要度法を用いて、モデルの予測に影響を及ぼす特徴を特定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-16T17:59:05Z) - Generalization bounds and algorithms for estimating conditional average
treatment effect of dosage [13.867315751451494]
本研究では,治療薬対の条件付き平均因果効果を観測データと仮定の組み合わせで推定する作業について検討した。
これは疫学や経済学など、意思決定のために治療薬対を必要とする分野における長年にわたる課題である。
この問題に対するいくつかのベンチマークデータセットに対して、実証的に新しい最先端のパフォーマンス結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-29T15:26:59Z) - SurvITE: Learning Heterogeneous Treatment Effects from Time-to-Event
Data [83.50281440043241]
時系列データから不均一な処理効果を推定する問題について検討する。
本稿では,バランス表現に基づく治療特異的ハザード推定のための新しいディープラーニング手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-26T20:13:17Z) - Stochastic Intervention for Causal Effect Estimation [7.015556609676951]
介入効果を推定するための新しい確率スコアと介入効果推定器(SIE)を提案する。
また,介入効果(Ge-SIO)に特異的な遺伝的アルゴリズムを設計し,意思決定の因果的証拠を提供する。
提案手法とアルゴリズムは,最先端のベースラインと比較して,大幅な性能向上を実現することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-27T01:12:03Z) - Estimating Individual Treatment Effects using Non-Parametric Regression
Models: a Review [0.0]
本稿では、観測データや非完全ランダム化データを用いて因果推論を行う際の設定と課題を紹介する。
我々は、個々の治療効果を推定できる既存の最先端フレームワークの統一分類法を開発する。
本研究は,学校給食プログラムデータの実証分析に,いくつかの方法を用いることで,結論を導いた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-14T14:26:55Z) - Enabling Counterfactual Survival Analysis with Balanced Representations [64.17342727357618]
生存データは様々な医学的応用、すなわち薬物開発、リスクプロファイリング、臨床試験で頻繁に見られる。
本稿では,生存結果に適用可能な対実的推論のための理論的基盤を持つ統一的枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-14T01:15:00Z) - Interpretable Off-Policy Evaluation in Reinforcement Learning by
Highlighting Influential Transitions [48.91284724066349]
強化学習におけるオフ政治評価は、医療や教育などの領域における将来の成果を改善するために観察データを使用する機会を提供する。
信頼区間のような従来の尺度は、ノイズ、限られたデータ、不確実性のために不十分である可能性がある。
我々は,人間専門家が政策評価評価評価の妥当性を分析できるように,ハイブリッドAIシステムとして機能する手法を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-10T00:26:43Z)
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。