論文の概要: Multiply-Robust Causal Change Attribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08839v3
• Date: Tue, 2 Jul 2024 19:59:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 19:44:31.441723
• Title: Multiply-Robust Causal Change Attribution
• Title（参考訳）: マルチ・ロバスト因果変化の寄与
• Authors: Victor Quintas-Martinez, Mohammad Taha Bahadori, Eduardo Santiago, Jeff Mu, Dominik Janzing, David Heckerman,
• Abstract要約: 我々は,各因果メカニズムの貢献度を定量化するために,回帰法と再重み付け法を組み合わせた新しい推定方法を開発した。 本手法はモンテカルロシミュレーションにおいて優れた性能を示し,その有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.501106533308798
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Comparing two samples of data, we observe a change in the distribution of an outcome variable. In the presence of multiple explanatory variables, how much of the change can be explained by each possible cause? We develop a new estimation strategy that, given a causal model, combines regression and re-weighting methods to quantify the contribution of each causal mechanism. Our proposed methodology is multiply robust, meaning that it still recovers the target parameter under partial misspecification. We prove that our estimator is consistent and asymptotically normal. Moreover, it can be incorporated into existing frameworks for causal attribution, such as Shapley values, which will inherit the consistency and large-sample distribution properties. Our method demonstrates excellent performance in Monte Carlo simulations, and we show its usefulness in an empirical application. Our method is implemented as part of the Python library DoWhy (arXiv:2011.04216, arXiv:2206.06821).
• Abstract（参考訳）: 2つのサンプルデータを比較して、結果変数の分布の変化を観察する。 複数の説明変数が存在する場合、それぞれの原因によってどの程度の変化が説明できるのか? 我々は、因果モデルから回帰法と再重み付け法を組み合わせて、それぞれの因果機構の寄与を定量化する新しい推定戦略を開発する。 提案手法は多元的ロバストであり,部分的不特定条件下でも対象パラメータを復元する。 我々は、推定器が一貫し、漸近的に正常であることを証明した。 さらに、Shapley値のような因果帰属のための既存のフレームワークにも組み込むことができ、一貫性と大規模な分布特性を継承する。 本手法はモンテカルロシミュレーションにおいて優れた性能を示し,その有効性を示す。 提案手法はPythonライブラリであるDoWhy(arXiv:2011.04216, arXiv:2206.06821)の一部として実装されている。

関連論文リスト

• Theoretical Evaluation of Asymmetric Shapley Values for Root-Cause Analysis [0.0]
  非対称シェープ値 (ASV) は、一般的なSHAP付加的局所的説明法の変種である。 局所的な貢献が分散還元のグローバルな貢献とどのように対応するかを示す。 一般化加法モデル (GAM) を, ASV が望ましい特性を示す制限クラスとして同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-15T21:40:16Z)
• A Heavy-Tailed Algebra for Probabilistic Programming [53.32246823168763]
  本稿では,確率変数の尾を解析するための体系的アプローチを提案する。 本稿では,確率型プログラミング言語コンパイラの静的解析(サンプル作成前)において,この手法をどのように利用できるかを示す。 実験結果から,重み付き代数を利用する推論アルゴリズムは,多数の密度モデリングおよび変分推論タスクにおいて優れた性能が得られることを確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T16:37:36Z)
• Monte Carlo inference for semiparametric Bayesian regression [5.488491124945426]
  本稿では、未知の変換とすべての回帰モデルパラメータの結合後部推論のための単純で汎用的で効率的な戦略を提案する。 これは(1)複数のモデルの不特定性を含む一般条件下での合同後続一貫性を提供し、(2)変換に対する効率的なモンテカルロ(マルコフ連鎖でないモンテカルロ)の推論と重要な特殊ケースに対する全てのパラメータを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T18:42:42Z)
• On the Strong Correlation Between Model Invariance and Generalization [54.812786542023325]
  一般化は、見えないデータを分類するモデルの能力をキャプチャする。 不変性はデータの変換におけるモデル予測の一貫性を測定する。 データセット中心の視点から、あるモデルの精度と不変性は異なるテストセット上で線形に相関している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-14T17:08:25Z)
• Distributional Gradient Boosting Machines [77.34726150561087]
  私たちのフレームワークはXGBoostとLightGBMをベースにしています。 我々は,このフレームワークが最先端の予測精度を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-02T06:32:19Z)
• Comparing two samples through stochastic dominance: a graphical approach [2.867517731896504]
  実世界のシナリオでは非決定論的測定が一般的である。 推定累積分布関数に従って2つのサンプルを視覚的に比較するフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-15T13:37:03Z)
• Calibrated Multiple-Output Quantile Regression with Representation Learning [12.826754199680472]
  我々は,一様分布を持つ応答の表現を深層生成モデルを用いて学習する。 次に、解を応答の元の空間に変換する。 実データと合成データの両方を用いて実験を行った結果,本手法は比較的小さい領域を構成することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-02T14:50:15Z)
• Estimation of Bivariate Structural Causal Models by Variational Gaussian Process Regression Under Likelihoods Parametrised by Normalising Flows [74.85071867225533]
  因果機構は構造因果モデルによって記述できる。 最先端の人工知能の大きな欠点の1つは、説明責任の欠如である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-06T14:52:58Z)
• Multivariate Probabilistic Regression with Natural Gradient Boosting [63.58097881421937]
  多変量予測分布の条件パラメータを非パラメトリックにモデル化したNatural Gradient Boosting (NGBoost) 手法を提案する。 提案手法は頑健で, 広範囲なチューニングを伴わず, 推定対象分布に対してモジュール構造であり, 既存の手法と比較して競争力がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T17:44:49Z)
• A Critical View of the Structural Causal Model [89.43277111586258]
  相互作用を全く考慮せずに原因と効果を識別できることが示される。 本稿では,因果モデルの絡み合った構造を模倣する新たな逆行訓練法を提案する。 我々の多次元手法は, 合成および実世界の両方のデータセットにおいて, 文献的手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-23T22:52:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。