論文の概要: Local Discovery by Partitioning: Polynomial-Time Causal Discovery Around Exposure-Outcome Pairs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17816v2
• Date: Mon, 12 Feb 2024 23:58:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 19:05:32.240140
• Title: Local Discovery by Partitioning: Polynomial-Time Causal Discovery Around Exposure-Outcome Pairs
• Title（参考訳）: パーティショニングによる局所的発見:露光対の多項式時間因果関係の発見
• Authors: Jacqueline Maasch, Weishen Pan, Shantanu Gupta, Volodymyr Kuleshov, Kyra Gan, Fei Wang
• Abstract要約: 因果発見は観察研究における因果推論に不可欠である。 パーティショニング(LDP)による局所的な発見を提案する。 LDPは制約ベースのプロシージャで、変数を露出-アウトカムペアとの因果関係によってのみ定義されるサブセットに分割する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.407268203907034
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Causal discovery is crucial for causal inference in observational studies: it can enable the identification of valid adjustment sets (VAS) for unbiased effect estimation. However, global causal discovery is notoriously hard in the nonparametric setting, with exponential time and sample complexity in the worst case. To address this, we propose local discovery by partitioning (LDP), a novel nonparametric local discovery algorithm that is tailored for downstream inference tasks while avoiding the pretreatment assumption. LDP is a constraint-based procedure that partitions variables into subsets defined solely by their causal relation to an exposure-outcome pair. Further, LDP returns a VAS for the exposure-outcome pair under causal insufficiency and mild sufficient conditions. Total independence tests is worst-case quadratic in variable count. Asymptotic theoretical guarantees are numerically validated on synthetic graphs. Adjustment sets from LDP yield less biased and more precise average treatment effect estimates than baseline discovery algorithms, with LDP outperforming on confounder recall, runtime, and test count for VAS discovery. Further, LDP ran at least 1300x faster than baselines on a benchmark.
• Abstract（参考訳）: 因果的発見は、観測研究において因果推論に不可欠であり、不偏効果推定のための有効な調整セット(VAS)の同定を可能にする。 しかし、グローバル因果関係の発見は非パラメトリックな設定では難しいことで有名であり、指数関数的な時間とサンプルの複雑さが最悪の場合である。 そこで本研究では,非パラメトリックな局所探索アルゴリズムであるパーティショニング(LDP)による局所探索を提案する。 LDPは制約ベースのプロシージャで、変数を露出出力ペアに対する因果関係によってのみ定義されたサブセットに分割する。 さらに、LCPは因果不全と軽度の十分な条件下で露光出力対のVASを返却する。 総独立テストは変数数で最悪のケースである。 漸近理論的保証は合成グラフ上で数値的に検証される。 LDPの調整セットは、ベースライン発見アルゴリズムよりもバイアスが少なく、より正確な平均治療効果の推定値が得られる。 さらに、ldpはベンチマークのベースラインよりも少なくとも1300倍高速だった。

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