論文の概要: Bounding Causal Effects with Leaky Instruments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04446v1
• Date: Fri, 5 Apr 2024 23:17:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 21:18:18.355871
• Title: Bounding Causal Effects with Leaky Instruments
• Title（参考訳）: 漏洩計器による境界因果効果
• Authors: David S. Watson, Jordan Penn, Lee M. Gunderson, Gecia Bravo-Hermsdorff, Afsaneh Mastouri, Ricardo Silva,
• Abstract要約: 我々は、$textitleakyのセットを与えられた線形モデルで$textitpartial$識別を提供する新しいソリューションを提案する。 情報漏洩の共通な形態で平均処理効果を確実にシャープに制限する凸目標を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2316012741781295
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Instrumental variables (IVs) are a popular and powerful tool for estimating causal effects in the presence of unobserved confounding. However, classical approaches rely on strong assumptions such as the $\textit{exclusion criterion}$, which states that instrumental effects must be entirely mediated by treatments. This assumption often fails in practice. When IV methods are improperly applied to data that do not meet the exclusion criterion, estimated causal effects may be badly biased. In this work, we propose a novel solution that provides $\textit{partial}$ identification in linear models given a set of $\textit{leaky instruments}$, which are allowed to violate the exclusion criterion to some limited degree. We derive a convex optimization objective that provides provably sharp bounds on the average treatment effect under some common forms of information leakage, and implement inference procedures to quantify the uncertainty of resulting estimates. We demonstrate our method in a set of experiments with simulated data, where it performs favorably against the state of the art.
• Abstract（参考訳）: 機器変数(IVs)は、観測されていないコンバウンディングの存在下で因果効果を推定するための人気で強力なツールである。 しかし、古典的なアプローチは$\textit{exclusion criterion}$のような強い仮定に頼っている。 この仮定は実際は失敗することが多い。 IV法が排他基準に満たないデータに不適切に適用された場合、推定因果効果はひどくバイアスを受ける可能性がある。 そこで本研究では,$\textit{partial}$の線形モデルに対して,排他的基準をある程度の制限で破ることのできる$\textit{leaky instrument}$を付与する新しい解を提案する。 情報漏洩の共通な形態で平均処理効果を確実にシャープに制限する凸最適化目標を導出し,得られた推定の不確かさを定量化するための推論手順を実装した。 提案手法をシミュレーションデータを用いた実験で実証し, 現状に対して良好に動作することを示す。

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