Fugu-MT 論文翻訳(概要): A General Causal Inference Framework for Cross-Sectional Observational Data

論文の概要: A General Causal Inference Framework for Cross-Sectional Observational Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18197v1
Date: Sun, 28 Apr 2024 14:26:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-30 17:33:28.860793
Title: A General Causal Inference Framework for Cross-Sectional Observational Data
Title（参考訳）: 断面観測データのための一般因果推論フレームワーク
Authors: Yonghe Zhao, Huiyan Sun,
Abstract要約: 断面観測データに特化して設計された一般因果推論(GCI)フレームワーク。本稿では,断面観測データを対象としたGCIフレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4972323953932129
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Causal inference methods for observational data are highly regarded due to their wide applicability. While there are already numerous methods available for de-confounding bias, these methods generally assume that covariates consist solely of confounders or make naive assumptions about the covariates. Such assumptions face challenges in both theory and practice, particularly when dealing with high-dimensional covariates. Relaxing these naive assumptions and identifying the confounding covariates that truly require correction can effectively enhance the practical significance of these methods. Therefore, this paper proposes a General Causal Inference (GCI) framework specifically designed for cross-sectional observational data, which precisely identifies the key confounding covariates and provides corresponding identification algorithm. Specifically, based on progressive derivations of the Markov property on Directed Acyclic Graph, we conclude that the key confounding covariates are equivalent to the common root ancestors of the treatment and the outcome variable. Building upon this conclusion, the GCI framework is composed of a novel Ancestor Set Identification (ASI) algorithm and de-confounding inference methods. Firstly, the ASI algorithm is theoretically supported by the conditional independence properties and causal asymmetry between variables, enabling the identification of key confounding covariates. Subsequently, the identified confounding covariates are used in the de-confounding inference methods to obtain unbiased causal effect estimation, which can support informed decision-making. Extensive experiments on synthetic datasets demonstrate that the GCI framework can effectively identify the critical confounding covariates and significantly improve the precision, stability, and interpretability of causal inference in observational studies.
Abstract（参考訳）: 観測データに対する因果推論法は,その適用性の高さから高く評価されている。偏見を解き放つ方法はすでに多数存在するが、これらの手法は一般的に、共変体は共同設立者のみで構成されていると仮定するか、共変体について素直な仮定を行う。このような仮定は、特に高次元の共変量を扱う場合、理論と実践の両方において困難に直面する。これらの単純な仮定を緩和し、真に修正を必要とする共変体を同定することで、これらの手法の実用的重要性を効果的に向上させることができる。そこで本稿では,横断観測データに特化して設計された一般因果推論(GCI)フレームワークを提案する。具体的には、有向非巡回グラフ上のマルコフ性質のプログレッシブ導出に基づいて、キー共役共変数は、処理の共通根の祖先と結果変数に等しいと結論付ける。この結論に基づいて、GCIフレームワークは、新しいAncestor Set Identification (ASI)アルゴリズムとデコンバウンディング推論メソッドで構成されている。第一に、ASIアルゴリズムは変数間の条件独立性や因果非対称性によって理論的に支持され、キー共役共役体の同定が可能となる。その後、識別された共変体は、情報的意思決定を支援する不偏因果効果推定を得るために、解答推論法で使用される。合成データセットに関する大規模な実験は、GCIフレームワークが臨界共変体を効果的に同定し、観測研究における因果推論の精度、安定性、解釈可能性を大幅に改善できることを示した。

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