論文の概要: Causal Message Passing: A Method for Experiments with Unknown and General Network Interference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08340v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 17:31:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 13:15:31.129955
• Title: Causal Message Passing: A Method for Experiments with Unknown and General Network Interference
• Title（参考訳）: 因果的メッセージパッシング:未知および一般ネットワーク干渉実験のための方法
• Authors: Sadegh Shirani, Mohsen Bayati
• Abstract要約: 本研究では,複雑で未知のネットワーク干渉に対応する新しい枠組みを提案する。 本稿では,全処理効果を推定し,その効果を4つの数値シナリオで示すための実用的なアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2548734896918505
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Randomized experiments are a powerful methodology for data-driven evaluation of decisions or interventions. Yet, their validity may be undermined by network interference. This occurs when the treatment of one unit impacts not only its outcome but also that of connected units, biasing traditional treatment effect estimations. Our study introduces a new framework to accommodate complex and unknown network interference, moving beyond specialized models in the existing literature. Our framework, which we term causal message-passing, is grounded in a high-dimensional approximate message passing methodology and is specifically tailored to experimental design settings with prevalent network interference. Utilizing causal message-passing, we present a practical algorithm for estimating the total treatment effect and demonstrate its efficacy in four numerical scenarios, each with its unique interference structure.
• Abstract（参考訳）: ランダム化実験は、データ駆動による意思決定や介入の評価のための強力な方法論である。 しかし、その妥当性はネットワーク干渉によって損なわれる可能性がある。 これは、1つのユニットの処理がその結果だけでなく、連結ユニットの処理にも影響を及ぼすときに起こり、従来の治療効果の推定をバイアスする。 本研究は,既存の文献における特殊なモデルを超えて,複雑で未知のネットワーク干渉に対応する新しい枠組みを提案する。 因果的メッセージパッシング(causal message-passing)と呼ぶこのフレームワークは,高次元近似メッセージパッシング手法に基礎を置き,ネットワーク干渉が一般的である実験的な設計設定に特化している。 因果的メッセージパッシングを用いて, 全処理効果を推定し, それぞれに固有の干渉構造を持つ4つの数値シナリオで有効性を示す実用的なアルゴリズムを提案する。

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