Fugu-MT 論文翻訳(概要): Targeted Machine Learning for Average Causal Effect Estimation Using the Front-Door Functional

論文の概要: Targeted Machine Learning for Average Causal Effect Estimation Using the Front-Door Functional

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10234v1
Date: Fri, 15 Dec 2023 22:04:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-19 17:49:08.153015
Title: Targeted Machine Learning for Average Causal Effect Estimation Using the Front-Door Functional
Title（参考訳）: フロントドア関数を用いた平均因果効果推定のためのターゲット機械学習
Authors: Anna Guo, David Benkeser, Razieh Nabi
Abstract要約: 結果に対する治療の平均因果効果(ACE)を評価することは、しばしば観察研究における要因の相違によって引き起こされる課題を克服することを伴う。本稿では,目標最小損失推定理論に基づいて,正面基準の新たな推定手法を提案する。本研究では,早期学業成績が今後の年収に与える影響を明らかにするために,これらの推定装置の適用性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0232957374216953
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Evaluating the average causal effect (ACE) of a treatment on an outcome often involves overcoming the challenges posed by confounding factors in observational studies. A traditional approach uses the back-door criterion, seeking adjustment sets to block confounding paths between treatment and outcome. However, this method struggles with unmeasured confounders. As an alternative, the front-door criterion offers a solution, even in the presence of unmeasured confounders between treatment and outcome. This method relies on identifying mediators that are not directly affected by these confounders and that completely mediate the treatment's effect. Here, we introduce novel estimation strategies for the front-door criterion based on the targeted minimum loss-based estimation theory. Our estimators work across diverse scenarios, handling binary, continuous, and multivariate mediators. They leverage data-adaptive machine learning algorithms, minimizing assumptions and ensuring key statistical properties like asymptotic linearity, double-robustness, efficiency, and valid estimates within the target parameter space. We establish conditions under which the nuisance functional estimations ensure the root n-consistency of ACE estimators. Our numerical experiments show the favorable finite sample performance of the proposed estimators. We demonstrate the applicability of these estimators to analyze the effect of early stage academic performance on future yearly income using data from the Finnish Social Science Data Archive.
Abstract（参考訳）: 結果に対する治療の平均因果効果(ace)の評価は、しばしば観察研究における因子の結合によって生じる課題を克服することを伴う。伝統的なアプローチではバックドアの基準を使い、治療と結果の間の結合経路をブロックするための調整セットを求める。しかし、この手法は未測定の共同設立者と競合する。代替策として、フロントドアの基準は、治療と結果の間に未測定の共同創設者が存在する場合でも解決策を提供する。この方法は、これらの共同設立者に直接影響されず、治療の効果を完全に仲介する仲介者を特定することに依存する。本稿では,目標最小損失推定理論に基づいて,正面基準の新たな推定手法を提案する。我々の推定子は、バイナリ、連続、多変量メディエータを扱い、様々なシナリオで機能します。データ適応型機械学習アルゴリズムを活用し、仮定を最小化し、漸近線形性、ダブルロバスト性、効率性、ターゲットパラメータ空間内の有効推定などの重要な統計特性を確保する。そこで我々は,Nuisance関数推定がACE推定器のルートn-整合性を保証する条件を確立する。数値実験により,提案した推定器の良好な有限サンプル性能を示した。フィンランド社会科学データアーカイブのデータを用いて, 早期の学業成績が将来の年収に与える影響を分析するための評価器の適用性を示す。

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