論文の概要: Synthetic Potential Outcomes for Mixtures of Treatment Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19225v1
• Date: Wed, 29 May 2024 16:05:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-30 16:21:56.720745
• Title: Synthetic Potential Outcomes for Mixtures of Treatment Effects
• Title（参考訳）: 治療効果の混合に対する合成電位効果
• Authors: Bijan Mazaheri, Chandler Squires, Caroline Uhler,
• Abstract要約: 異種データセットに対する「合成ポテンシャル結果」(SPO)を提案する。 我々の新しいアプローチは、MTEの識別可能性も保証しながら、異種性を分解する。 合成データに対するSPOの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.649642656207869
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Modern data analysis frequently relies on the use of large datasets, often constructed as amalgamations of diverse populations or data-sources. Heterogeneity across these smaller datasets constitutes two major challenges for causal inference: (1) the source of each sample can introduce latent confounding between treatment and effect, and (2) diverse populations may respond differently to the same treatment, giving rise to heterogeneous treatment effects (HTEs). The issues of latent confounding and HTEs have been studied separately but not in conjunction. In particular, previous works only report the conditional average treatment effect (CATE) among similar individuals (with respect to the measured covariates). CATEs cannot resolve mixtures of potential treatment effects driven by latent heterogeneity, which we call mixtures of treatment effects (MTEs). Inspired by method of moment approaches to mixture models, we propose "synthetic potential outcomes" (SPOs). Our new approach deconfounds heterogeneity while also guaranteeing the identifiability of MTEs. This technique bypasses full recovery of a mixture, which significantly simplifies its requirements for identifiability. We demonstrate the efficacy of SPOs on synthetic data.
• Abstract（参考訳）: 現代のデータ分析は、しばしば、多様な集団やデータソースの集約として構築される大規模なデータセットの使用に依存している。 これらの小さなデータセット間の不均一性は、(1)各サンプルのソースは、治療と効果の間に潜伏的な相同性を導入することができ、(2)多様な個体群は、同じ治療に対して異なる反応を示し、不均一な治療効果(HTEs)を引き起こす。 潜伏接地とHTEの問題は別々に研究されているが, 共同研究は行われていない。 特に、過去の研究では、類似した個人(測定された共変量に関して)の条件平均治療効果(CATE)しか報告していない。 CATEは、潜在的不均一性によって引き起こされる潜在的な治療効果の混合物を解決できない。 混合モデルに対するモーメントアプローチの手法に着想を得て,SPO(synthetic potential outcomes)を提案する。 我々の新しいアプローチは、MTEの識別可能性も保証しながら、異種性を分解する。 この手法は混合物の完全回復を回避し、識別可能性に対する要求を大幅に単純化する。 合成データに対するSPOの有効性を実証する。

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