論文の概要: Nonparametric Instrumental Variable Regression through Stochastic Approximate Gradients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05639v3
• Date: Mon, 23 Dec 2024 13:56:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:54:33.829210
• Title: Nonparametric Instrumental Variable Regression through Stochastic Approximate Gradients
• Title（参考訳）: 確率近似勾配による非パラメトリック機器可変回帰
• Authors: Yuri Fonseca, Caio Peixoto, Yuri Saporito,
• Abstract要約: 集団リスクを直接最小化することにより,NPIV回帰に対処するための関数勾配降下アルゴリズムの定式化方法を示す。 我々は,過大なリスクに対するバウンダリの形で理論的支援を行い,提案手法の優れた安定性と競争性能を示す数値実験を行った。 このアルゴリズムは、ニューラルネットワークやカーネルベースの手法のような柔軟な推定器の選択と、非二次的損失関数を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3277163122167434
• License:
• Abstract: Instrumental variables (IVs) provide a powerful strategy for identifying causal effects in the presence of unobservable confounders. Within the nonparametric setting (NPIV), recent methods have been based on nonlinear generalizations of Two-Stage Least Squares and on minimax formulations derived from moment conditions or duality. In a novel direction, we show how to formulate a functional stochastic gradient descent algorithm to tackle NPIV regression by directly minimizing the populational risk. We provide theoretical support in the form of bounds on the excess risk, and conduct numerical experiments showcasing our method's superior stability and competitive performance relative to current state-of-the-art alternatives. This algorithm enables flexible estimator choices, such as neural networks or kernel based methods, as well as non-quadratic loss functions, which may be suitable for structural equations beyond the setting of continuous outcomes and additive noise. Finally, we demonstrate this flexibility of our framework by presenting how it naturally addresses the important case of binary outcomes, which has received far less attention by recent developments in the NPIV literature.
• Abstract（参考訳）: 計測変数(IVs)は、観測不能な共同設立者の存在下で因果関係を識別するための強力な戦略を提供する。 非パラメトリック・セッティング(NPIV)では、最近の手法は2段階の最小二乗の非線形一般化とモーメント条件や双対性から導かれるミニマックスの定式化に基づいている。 そこで本研究では,機能的確率勾配降下アルゴリズムを用いてNPIV回帰に対処し,集団リスクを直接最小化する手法を提案する。 我々は,過大なリスクに対するバウンダリの形で理論的支援を行い,我々の手法の安定性と競争性を示す数値実験を行った。 このアルゴリズムは、ニューラルネットワークやカーネルベースの手法のような柔軟な推定器の選択と、連続的な結果や付加的なノイズの設定を超えた構造方程式に適した非二次的損失関数を可能にする。 最後に,近年のNPIV研究で注目されているバイナリ結果の重要な事例に,どのように対処するかを示すことで,このフレームワークの柔軟性を実証する。

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