論文の概要: Causal-StoNet: Causal Inference for High-Dimensional Complex Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18994v1
- Date: Wed, 27 Mar 2024 20:27:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-29 18:01:50.993352
- Title: Causal-StoNet: Causal Inference for High-Dimensional Complex Data
- Title(参考訳): Causal-StoNet:高次元複素データに対する因果推論
- Authors: Yaxin Fang, Faming Liang,
- Abstract要約: 本稿では,高次元複素データを扱うための新しい因果推論手法を提案する。
これは、疎いディープラーニング理論やニューラルネットワークなど、ディープラーニング技術に基づいている。
提案手法は、データセットに欠落した値が存在する場合にも使用できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.648784748888187
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: With the advancement of data science, the collection of increasingly complex datasets has become commonplace. In such datasets, the data dimension can be extremely high, and the underlying data generation process can be unknown and highly nonlinear. As a result, the task of making causal inference with high-dimensional complex data has become a fundamental problem in many disciplines, such as medicine, econometrics, and social science. However, the existing methods for causal inference are frequently developed under the assumption that the data dimension is low or that the underlying data generation process is linear or approximately linear. To address these challenges, this paper proposes a novel causal inference approach for dealing with high-dimensional complex data. The proposed approach is based on deep learning techniques, including sparse deep learning theory and stochastic neural networks, that have been developed in recent literature. By using these techniques, the proposed approach can address both the high dimensionality and unknown data generation process in a coherent way. Furthermore, the proposed approach can also be used when missing values are present in the datasets. Extensive numerical studies indicate that the proposed approach outperforms existing ones.
- Abstract(参考訳): データサイエンスの進歩により、ますます複雑なデータセットの収集が一般的になっている。
このようなデータセットでは、データ次元は非常に高く、基礎となるデータ生成プロセスは未知であり、非常に非線形である。
その結果,高次元複雑データを用いた因果推論の課題は,医学,計量学,社会科学など,多くの分野において根本的な問題となっている。
しかし,既存の因果推論手法は,データ次元が低かったり,基礎となるデータ生成プロセスが線形であったり,概ね線形であったりする前提のもとに,しばしば開発される。
これらの課題に対処するために,高次元複素データを扱うための新しい因果推論手法を提案する。
提案手法は,近年研究されている疎深層学習理論や確率的ニューラルネットワークなどの深層学習技術に基づく。
これらの手法を用いることで、提案手法は高次元と未知のデータ生成プロセスの両方をコヒーレントな方法で扱うことができる。
さらに、データセットに欠落した値が存在する場合にも、提案手法が使用できる。
大規模な数値研究は、提案手法が既存の手法より優れていることを示唆している。
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