論文の概要: Model-based causal feature selection for general response types

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12833v4
• Date: Mon, 8 Jul 2024 11:46:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 03:28:33.900065
• 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: Invariant causal prediction (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)ベースの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。 我々は、オープンソースのRパッケージ「tramicp」を提供し、シミュレーションデータに対する我々のアプローチを評価し、重篤な患者の生存の因果的特徴を調査する事例研究を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.228587135343071
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Discovering causal relationships from observational data is a fundamental yet challenging task. Invariant causal prediction (ICP, Peters et al., 2016) is a method for causal feature selection which requires data from heterogeneous settings and exploits that causal models are invariant. ICP has been extended to general additive noise models and to nonparametric settings using conditional independence tests. However, the latter often suffer from low power (or poor type I error control) and additive noise models are not suitable for applications in which the response is not measured on a continuous scale, but reflects categories or counts. Here, we develop transformation-model (TRAM) based ICP, allowing for continuous, categorical, count-type, and uninformatively censored responses (these model classes, generally, do not allow for identifiability when there is no exogenous heterogeneity). As an invariance test, we propose TRAM-GCM based on the expected conditional covariance between environments and score residuals with uniform asymptotic level guarantees. For the special case of linear shift TRAMs, we also consider TRAM-Wald, which tests invariance based on the Wald statistic. We provide an open-source R package 'tramicp' and evaluate our approach on simulated data and in a case study investigating causal features of survival in critically ill patients.
• Abstract（参考訳）: 観測データから因果関係を明らかにすることは、基本的なが難しい課題である。 Invariant causal Prediction (ICP, Peters et al , 2016) 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り、因果的モデルが不変であることを悪用する。 ICPは、一般的な付加雑音モデルや条件付き独立試験を用いた非パラメトリック設定に拡張されている。 しかしながら、後者は低電力(または低出力I型エラー制御)に悩まされることが多く、連続的なスケールで応答が測定されないアプリケーションには追加ノイズモデルが適さないが、カテゴリやカウントを反映している。 ここでは、変換モデル(TRAM)ベースの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(これらのモデルクラスは、一般に、外生異種性がない場合の識別性を許容しない)。 そこで本研究では,TRAM-GCMを環境間の条件共分散と,一様漸近レベル保証によるスコア残差に基づいて提案する。 線形シフトTRAMの特別な場合については、ウォルド統計量に基づいて不変性をテストするTRAM-Waldについても考察する。 我々は、オープンソースのRパッケージ「tramicp」を提供し、シミュレーションデータに対する我々のアプローチを評価し、重篤な患者の生存の因果的特徴を調査する事例研究を行った。

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