論文の概要: Tightening Bounds on Probabilities of Causation By Merging Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08406v1
- Date: Thu, 12 Oct 2023 15:19:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-15 10:51:23.687030
- Title: Tightening Bounds on Probabilities of Causation By Merging Datasets
- Title（参考訳）: データセットのマージによる因果確率の微妙な境界
- Authors: Numair Sani, Atalanti A. Mastakouri
- Abstract要約: 因果確率(PoC)は、法律、医療、公共政策における意思決定において基本的な役割を担っている。
余分な情報を活用することでこれらの境界をさらに強化する作業は、数値的境界、固定次元の記号的境界、または同じ処理と結果変数を含む複数のデータセットへのアクセスを必要とする。
ここでは、挑戦的なシナリオのために、PoCに象徴的な境界を提供します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Probabilities of Causation (PoC) play a fundamental role in decision-making
in law, health care and public policy. Nevertheless, their point identification
is challenging, requiring strong assumptions, in the absence of which only
bounds can be derived. Existing work to further tighten these bounds by
leveraging extra information either provides numerical bounds, symbolic bounds
for fixed dimensionality, or requires access to multiple datasets that contain
the same treatment and outcome variables. However, in many clinical,
epidemiological and public policy applications, there exist external datasets
that examine the effect of different treatments on the same outcome variable,
or study the association between covariates and the outcome variable. These
external datasets cannot be used in conjunction with the aforementioned bounds,
since the former may entail different treatment assignment mechanisms, or even
obey different causal structures. Here, we provide symbolic bounds on the PoC
for this challenging scenario. We focus on combining either two randomized
experiments studying different treatments, or a randomized experiment and an
observational study, assuming causal sufficiency. Our symbolic bounds work for
arbitrary dimensionality of covariates and treatment, and we discuss the
conditions under which these bounds are tighter than existing bounds in
literature. Finally, our bounds parameterize the difference in treatment
assignment mechanism across datasets, allowing the mechanisms to vary across
datasets while still allowing causal information to be transferred from the
external dataset to the target dataset.
- Abstract（参考訳）: 因果確率(PoC)は、法律、医療、公共政策における意思決定において基本的な役割を果たす。
それにもかかわらず、それらの点同定は困難であり、境界のみが導出できるような強い仮定を必要とする。
余分な情報を活用することでこれらの境界をさらに強化する作業は、固定次元の数値境界、あるいは同じ処理と結果変数を含む複数のデータセットへのアクセスを必要とする。
しかし、多くの臨床、疫学、公共政策の応用では、異なる治療が同じ結果変数に与える影響を調べる外部データセットや、共変量と結果変数の関係を研究するデータセットが存在する。
これらの外部データセットは、前者が異なる治療割り当て機構を必要とするか、あるいは異なる因果構造に従うため、前述の境界と併用することはできない。
ここでは、この挑戦的なシナリオに対して、PoCに象徴的な境界を提供します。
本研究では,2つのランダム化実験,あるいはランダム化実験と観察実験を組み合わせることに焦点を当てた。
我々のシンボリック境界は共変量と処理の任意の次元に作用し、これらの境界が文学における既存の境界よりも密接な条件について論じる。
最後に、データセット間の処理割り当てメカニズムの違いをパラメータ化して、外部データセットからターゲットデータセットに因果情報を転送しながら、データセット間でメカニズムを変更できるようにします。
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