論文の概要: Geometry-Aware Instrumental Variable Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11633v1
• Date: Sun, 19 May 2024 17:49:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 14:53:05.068206
• Title: Geometry-Aware Instrumental Variable Regression
• Title（参考訳）: 幾何学的機器可変回帰
• Authors: Heiner Kremer, Bernhard Schölkopf,
• Abstract要約: 本稿では,データ導出情報によるデータ多様体の幾何を考慮した移動型IV推定器を提案する。 本手法のプラグイン・アンド・プレイ実装は,標準設定で関連する推定器と同等に動作する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.16884466478886
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Instrumental variable (IV) regression can be approached through its formulation in terms of conditional moment restrictions (CMR). Building on variants of the generalized method of moments, most CMR estimators are implicitly based on approximating the population data distribution via reweightings of the empirical sample. While for large sample sizes, in the independent identically distributed (IID) setting, reweightings can provide sufficient flexibility, they might fail to capture the relevant information in presence of corrupted data or data prone to adversarial attacks. To address these shortcomings, we propose the Sinkhorn Method of Moments, an optimal transport-based IV estimator that takes into account the geometry of the data manifold through data-derivative information. We provide a simple plug-and-play implementation of our method that performs on par with related estimators in standard settings but improves robustness against data corruption and adversarial attacks.
• Abstract（参考訳）: 機器変数(IV)回帰は、条件モーメント制限(CMR)の観点から、その定式化を通じてアプローチすることができる。 一般化されたモーメントの方法の変種に基づいて、ほとんどのCMR推定器は、経験的サンプルの再重み付けによる人口データ分布の近似に基づいて暗黙的に評価される。 大規模なサンプルサイズでは、独立した同一分散(IID)設定では、再重み付けは十分な柔軟性を提供することができるが、破損したデータや敵の攻撃によるデータの存在下では、関連する情報を捕捉できない可能性がある。 これらの欠点に対処するために,データ導出情報によるデータ多様体の幾何学を考慮した最適輸送ベースIV推定器であるSinkhorn Method of Momentsを提案する。 本手法のプラグイン・アンド・プレイ実装は,標準設定で関連する推定値と同等に動作するが,データ破損や敵攻撃に対する堅牢性は向上する。

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