論文の概要: Model-based causal feature selection for general response types
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12833v1
- Date: Fri, 22 Sep 2023 12:42:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-25 14:41:33.097058
- Title: Model-based causal feature selection for general response types
- Title（参考訳）: 一般応答型に対するモデルベース因果的特徴選択
- Authors: Lucas Kook, Sorawit Saengkyongam, Anton Rask Lundborg, Torsten
Hothorn, Jonas Peters
- Abstract要約: 一部のアプリケーションでは、基礎となる因果構造全体を学習するのではなく、与えられた応答変数の因果的特徴を学習することが十分である。
ICPは、不均一な設定からのデータを必要とする因果的特徴選択の手法である。
我々は、変換モデル(TRAM)の文脈でICPを開発し、連続的、分類的、カウント型、非形式的に検閲された応答を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.82800641622333
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Discovering causal relationships from observational data is a fundamental yet
challenging task. In some applications, it may suffice to learn the causal
features of a given response variable, instead of learning the entire
underlying causal structure. Invariant causal prediction (ICP, Peters et al.,
2016) is a method for causal feature selection which requires data from
heterogeneous settings. ICP assumes that the mechanism for generating the
response from its direct causes is the same in all settings and exploits this
invariance to output a subset of the causal features. The framework of ICP has
been extended to general additive noise models and to nonparametric settings
using conditional independence testing. However, nonparametric conditional
independence testing often suffers from low power (or poor type I error
control) and the aforementioned parametric models are not suitable for
applications in which the response is not measured on a continuous scale, but
rather reflects categories or counts. To bridge this gap, we develop ICP in the
context of transformation models (TRAMs), allowing for continuous, categorical,
count-type, and uninformatively censored responses (we show that, in general,
these model classes do not allow for identifiability when there is no exogenous
heterogeneity). We propose TRAM-GCM, a test for invariance of a subset of
covariates, based on the expected conditional covariance between environments
and score residuals which satisfies uniform asymptotic level guarantees. For
the special case of linear shift TRAMs, we propose an additional invariance
test, TRAM-Wald, based on the Wald statistic. We implement both proposed
methods in the open-source R package "tramicp" and show in simulations that
under the correct model specification, our approach empirically yields higher
power than nonparametric ICP based on conditional independence testing.
- Abstract（参考訳）: 観測データから因果関係を発見することは、基本的には難しい課題である。
一部のアプリケーションでは、基礎となる因果構造全体を学習するのではなく、与えられた応答変数の因果的特徴を学習することが十分である。
Invariant causal prediction (ICP, Peters et al., 2016) は、異種設定のデータを必要とする因果的特徴選択の手法である。
ICPは、その直接的な原因から応答を生成するメカニズムがすべての設定で同じであると仮定し、この不変性を利用して因果的特徴のサブセットを出力する。
ICPのフレームワークは、一般的な付加雑音モデルや条件付き独立性テストを用いた非パラメトリック設定にまで拡張されている。
しかし、非パラメトリックな条件付き独立性テストは、しばしば低電力(または悪いタイプiのエラー制御)に苦しめられ、前述のパラメトリックモデルは、応答を連続的なスケールで測定するのではなく、カテゴリやカウントを反映するアプリケーションに適している。
このギャップを埋めるために、我々は変換モデル(TRAM)の文脈でICPを開発し、連続的、分類的、カウントタイプ、および非形式的に検閲された応答を可能にする(一般に、これらのモデルクラスは外生異種性がない場合に識別可能でない)。
本稿では,一様漸近レベル保証を満たす環境とスコア残差の条件共分散に基づいて,共変量のサブセットの不変性をテストするTRAM-GCMを提案する。
線形シフトTRAMの特別な場合については、ウォルド統計に基づくさらなる不変性試験TRAM-Waldを提案する。
提案手法をオープンソース r パッケージ "tramicp" に実装し,適切なモデル仕様の下で条件付き独立性テストに基づく非パラメトリック icp よりも高いパワーを実証的に得ることをシミュレーションで示す。
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