論文の概要: High Precision Causal Model Evaluation with Conditional Randomization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01902v1
• Date: Fri, 3 Nov 2023 13:22:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 14:10:40.684779
• Title: High Precision Causal Model Evaluation with Conditional Randomization
• Title（参考訳）: 条件付きランダム化による高精度因果モデル評価
• Authors: Chao Ma, Cheng Zhang
• Abstract要約: 因果誤差を推定するための新しい低分散推定器(ペア推定器)を提案する。 モデルと真の実験効果の両方に同じIPW推定器を適用することにより、IPWによる分散を効果的にキャンセルし、より小さな分散を実現する。 提案手法は,IPW推定器自体の複雑な変更を伴わずに,条件付きランダム化設定における因果推論モデルを評価するための,単純かつ強力な解を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.23470075454725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The gold standard for causal model evaluation involves comparing model predictions with true effects estimated from randomized controlled trials (RCT). However, RCTs are not always feasible or ethical to perform. In contrast, conditionally randomized experiments based on inverse probability weighting (IPW) offer a more realistic approach but may suffer from high estimation variance. To tackle this challenge and enhance causal model evaluation in real-world conditional randomization settings, we introduce a novel low-variance estimator for causal error, dubbed as the pairs estimator. By applying the same IPW estimator to both the model and true experimental effects, our estimator effectively cancels out the variance due to IPW and achieves a smaller asymptotic variance. Empirical studies demonstrate the improved of our estimator, highlighting its potential on achieving near-RCT performance. Our method offers a simple yet powerful solution to evaluate causal inference models in conditional randomization settings without complicated modification of the IPW estimator itself, paving the way for more robust and reliable model assessments.
• Abstract（参考訳）: 因果モデル評価のゴールド標準は、モデル予測とランダム化対照試験(rct)から推定される真の効果を比較することである。 しかし、rctは常に実行可能または倫理的ではない。 対照的に、逆確率重み付け(IPW)に基づく条件付きランダム化実験は、より現実的なアプローチを提供するが、高い推定分散に悩まされる。 この課題に対処し、実世界の条件付きランダム化設定における因果モデル評価を強化するために、ペア推定器と呼ばれる因果誤差の新しい低分散推定器を導入する。 モデルと真の実験効果の両方に同じIPW推定器を適用することにより、IPWによる分散を効果的にキャンセルし、漸近的分散を小さくする。 実験的な研究は、推定器の改良を実証し、近RCT性能の実現の可能性を強調した。 提案手法は,IPW推定器自体の複雑な変更を伴わずに,条件付きランダム化設定における因果推論モデルの評価をシンプルかつ強力に行い,より堅牢で信頼性の高いモデル評価を行う。

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