論文の概要: Kernel Single Proxy Control for Deterministic Confounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04585v3
• Date: Tue, 20 Feb 2024 13:08:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 21:04:01.968771
• Title: Kernel Single Proxy Control for Deterministic Confounding
• Title（参考訳）: 決定論的共起のためのカーネル単一プロキシ制御
• Authors: Liyuan Xu, Arthur Gretton
• Abstract要約: 結果が確定的に生成される場合,一つのプロキシ変数が因果推定に十分であることを示す。 我々は、挑戦的な合成ベンチマークにおいて因果効果を回復できることを実証し、実証的に証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.70182383946395
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of causal effect estimation with an unobserved confounder, where we observe a proxy variable that is associated with the confounder. Although Proxy causal learning (PCL) uses two proxy variables to recover the true causal effect, we show that a single proxy variable is sufficient for causal estimation if the outcome is generated deterministically, generalizing Control Outcome Calibration Approach (COCA). We propose two kernel-based methods for this setting: the first based on the two-stage regression approach, and the second based on a maximum moment restriction approach. We prove that both approaches can consistently estimate the causal effect, and we empirically demonstrate that we can successfully recover the causal effect on challenging synthetic benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,未観測の共同設立者による因果効果推定の問題点を考察し,共同設立者に関連するプロキシ変数を観察する。 Proxy causal learning (PCL) は2つのプロキシ変数を用いて真の因果効果を回復するが、結果が決定論的に生成されると、単一のプロキシ変数が因果推定に十分であることを示す。 本研究では,2段階回帰法と最大モーメント制限法を組み合わせた2つのカーネルベース手法を提案する。 両手法が常に因果効果を推定できることを実証し,挑戦的な合成ベンチマークにおける因果効果の回復を実証した。

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