論文の概要: Synthetic Potential Outcomes and Causal Mixture Identifiability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19225v4
- Date: Fri, 13 Dec 2024 06:58:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-16 13:36:12.793431
- Title: Synthetic Potential Outcomes and Causal Mixture Identifiability
- Title(参考訳): 合成電位と因果混合性
- Authors: Bijan Mazaheri, Chandler Squires, Caroline Uhler,
- Abstract要約: 異種性は、類似性の異なる概念に従って集団をグループ化することで、複数のレベルで解決することができる。
本稿では,システムに対する介入や摂動の因果反応に関するグループ化を提案する。
- 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: Heterogeneous data from multiple populations, sub-groups, or sources is often represented as a ``mixture model'' with a single latent class influencing all of the observed covariates. Heterogeneity can be resolved at multiple levels by grouping populations according to different notions of similarity. This paper proposes grouping with respect to the causal response of an intervention or perturbation on the system. This definition is distinct from previous notions, such as similar covariate values (e.g. clustering) or similar correlations between covariates (e.g. Gaussian mixture models). To solve the problem, we ``synthetically sample'' from a counterfactual distribution using higher-order multi-linear moments of the observable data. To understand how these ``causal mixtures'' fit in with more classical notions, we develop a hierarchy of mixture identifiability.
- Abstract(参考訳): 複数の集団、サブグループ、またはソースからの不均一なデータは、観測されたすべての共変量に影響を与える単一の潜在クラスを持つ「混合モデル」として表されることが多い。
異種性は、類似性の異なる概念に従って集団をグループ化することで、複数のレベルで解決することができる。
本稿では,システムに対する介入や摂動の因果反応に関するグループ化を提案する。
この定義は、類似した共変量値(egクラスタリング)や、共変量間の類似した相関(egガウス混合モデル)など、以前の概念とは異なっている。
この問題を解決するために、観測可能なデータの高次多線形モーメントを用いて、対物分布から「合成サンプリング」を行う。
これらの「因果混合」が、より古典的な概念にどのように適合するかを理解するために、混合識別可能性の階層を構築する。
関連論文リスト
- Learning and Generalization with Mixture Data [20.282908756947936]
混合分布からデータをサンプリングする際の一般化性能と統計率について検討する。
特に,従来のPACフレームワークを用いた一般化性能について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-29T11:21:15Z) - Benign Overfitting and the Geometry of the Ridge Regression Solution in Binary Classification [75.01389991485098]
リッジ回帰はクラスタ平均ベクトルのスケールによって定性的に異なる挙動を示す。
スケールが非常に大きいレジームでは、良心過剰を許容する条件は回帰タスクと同一であることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-11T01:45:42Z) - Collaborative Heterogeneous Causal Inference Beyond Meta-analysis [68.4474531911361]
異種データを用いた因果推論のための協調的逆確率スコア推定器を提案する。
異質性の増加に伴うメタアナリシスに基づく手法に対して,本手法は有意な改善を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-24T09:04:36Z) - Identifiable Latent Neural Causal Models [82.14087963690561]
因果表現学習は、低レベルの観測データから潜伏した高レベルの因果表現を明らかにすることを目指している。
因果表現の識別可能性に寄与する分布シフトのタイプを決定する。
本稿では,本研究の成果を実用的なアルゴリズムに翻訳し,信頼性の高い潜在因果表現の取得を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-23T04:13:55Z) - Seeing Unseen: Discover Novel Biomedical Concepts via
Geometry-Constrained Probabilistic Modeling [53.7117640028211]
同定された問題を解決するために,幾何制約付き確率的モデリング処理を提案する。
構成された埋め込み空間のレイアウトに適切な制約を課すために、重要な幾何学的性質のスイートを組み込む。
スペクトルグラフ理論法は、潜在的な新規クラスの数を推定するために考案された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-02T00:56:05Z) - Nonparametric Identifiability of Causal Representations from Unknown
Interventions [63.1354734978244]
本研究では, 因果表現学習, 潜伏因果変数を推定するタスク, およびそれらの変数の混合から因果関係を考察する。
我々のゴールは、根底にある真理潜入者とその因果グラフの両方を、介入データから解決不可能なあいまいさの集合まで識別することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-01T10:51:58Z) - Causal Discovery in Linear Latent Variable Models Subject to Measurement
Error [29.78435955758185]
線形系における測定誤差の存在下での因果発見に着目した。
我々は、この問題と因果発見の驚くべき関連性を、観察されていない親性原因の存在で示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-08T03:43:14Z) - C-Mixup: Improving Generalization in Regression [71.10418219781575]
混合アルゴリズムは、一対の例とその対応するラベルを線形補間することによって一般化を改善する。
ラベルの類似度に基づいてサンプリング確率を調整するC-Mixupを提案する。
C-Mixupは6.56%、4.76%、5.82%の改善、タスクの一般化、アウト・オブ・ディストリビューションの堅牢性を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-11T20:39:38Z) - Interventional Causal Representation Learning [75.18055152115586]
因果表現学習は、低レベルの感覚データから高レベルの潜伏因子を抽出しようとする。
介入データは因果表現学習を促進するか?
介入データは、しばしば潜伏因子の支援の幾何学的シグネチャを持つことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-24T04:59:03Z) - Weakly Supervised Representation Learning with Sparse Perturbations [82.39171485023276]
潜伏変数のスパース摂動によって生じる観測の監督が弱い場合、未知の連続潜伏分布の下で識別が達成可能であることを示す。
本稿では,この理論に基づく自然な推定手法を提案し,それを低次元の合成および画像に基づく実験で説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-02T15:30:07Z) - A Robust and Flexible EM Algorithm for Mixtures of Elliptical
Distributions with Missing Data [71.9573352891936]
本稿では、ノイズや非ガウス的なデータに対するデータ計算の欠如に対処する。
楕円分布と潜在的な欠落データを扱う特性を混合した新しいEMアルゴリズムについて検討した。
合成データの実験的結果は,提案アルゴリズムが外れ値に対して頑健であり,非ガウスデータで使用可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-28T10:01:37Z) - Disentangling Observed Causal Effects from Latent Confounders using
Method of Moments [67.27068846108047]
我々は、軽度の仮定の下で、識別性と学習可能性に関する保証を提供する。
我々は,線形制約付き結合テンソル分解に基づく効率的なアルゴリズムを開発し,スケーラブルで保証可能な解を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-17T07:48:45Z) - Mixture Representation Learning with Coupled Autoencoders [1.589915930948668]
我々は、cpl-mixVAEと呼ばれる複数の相互作用ネットワークを用いた教師なし変分フレームワークを提案する。
このフレームワークでは、各ネットワークの混合表現は、離散因子にコンセンサス制約を課すことで正規化される。
提案手法を用いて,単細胞転写データセットにおける遺伝子発現を記述した変数の離散的・連続的因子を共同で発見する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-20T04:12:04Z) - Mixture of Conditional Gaussian Graphical Models for unlabelled
heterogeneous populations in the presence of co-factors [0.0]
ガウス図形モデル(GGM)内の条件相関ネットワークは、ランダムベクトルの成分間の直接相互作用を記述するために広く使われている。
本稿では,データポイントをサブポピュレーション対応クラスタに再分類するために,共機能の不均一な効果を減じる条件付きGGM(Mixture of Conditional GGM)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-19T11:57:30Z) - Consistent Estimation of Identifiable Nonparametric Mixture Models from
Grouped Observations [84.81435917024983]
この研究は、グループ化された観測から任意の同定可能な混合モデルを一貫して推定するアルゴリズムを提案する。
ペア化された観測のために実践的な実装が提供され、アプローチは既存の手法より優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-12T20:44:22Z) - Learning from Aggregate Observations [82.44304647051243]
本研究では,一組のインスタンスに監視信号が与えられる集合観察から学習する問題について検討する。
本稿では,多種多様な集合観測に適合する一般的な確率的枠組みを提案する。
単純な極大解は様々な微分可能なモデルに適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-14T06:18:50Z) - Pursuing Sources of Heterogeneity in Modeling Clustered Population [16.936362485508774]
不均一な追従と特徴選択を同時に達成するために、正規化有限混合効果回帰を提案する。
これらの効果の制約付きスパース推定は、共通の効果を持つ変数と不均一な効果を持つ変数の両方を同定する。
アルツハイマー病の遺伝的要因と脳の特徴を関連付けるための画像遺伝学研究、青年期における自殺リスクと学区の特徴との関係を探る公衆衛生学研究、野球選手の給与水準がパフォーマンスと契約状態とどのように関連しているかを理解するためのスポーツ分析研究の3つの応用が提示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-10T14:59:35Z) - Causal Structure Discovery from Distributions Arising from Mixtures of
DAGs [12.12755951035594]
それぞれのモデルが有向非巡回グラフ(DAG)で表される因果モデルから生じる分布を考察する。
これらのアルゴリズムは, 成分DAGの「ユニオン」を復元し, 成分DAG間の条件分布が異なる変数を同定可能であることを示す。
直近の応用として、各混合成分に応じてサンプルをクラスタリングするために、この因果情報の検索がどのように利用できるかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-31T16:33:26Z) - Blocked Clusterwise Regression [0.0]
我々は、各ユニットが複数の潜伏変数を持つことを可能にすることで、離散的非観測的不均一性に対する以前のアプローチを一般化する。
我々は,クラスタの過剰な数のクラスタリングの理論に寄与し,この設定に対する新たな収束率を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-29T23:29:31Z)
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。