論文の概要: Targeted Sequential Indirect Experiment Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19985v1
• Date: Thu, 30 May 2024 12:14:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 14:38:07.745704
• Title: Targeted Sequential Indirect Experiment Design
• Title（参考訳）: 逐次間接実験設計
• Authors: Elisabeth Ailer, Niclas Dern, Jason Hartford, Niki Kilbertus,
• Abstract要約: 仮説は、複雑な、不完全な理解、または完全に未知のメカニズムの特定の側面を懸念する。 実験は目的とする変数を直接的に行うことはできないが、間接的である。 提案手法は,目的とする質問に対して,真理のメカニズムを最適に通知する間接的な実験を設計するための適応的戦略を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.262342157729123
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scientific hypotheses typically concern specific aspects of complex, imperfectly understood or entirely unknown mechanisms, such as the effect of gene expression levels on phenotypes or how microbial communities influence environmental health. Such queries are inherently causal (rather than purely associational), but in many settings, experiments can not be conducted directly on the target variables of interest, but are indirect. Therefore, they perturb the target variable, but do not remove potential confounding factors. If, additionally, the resulting experimental measurements are multi-dimensional and the studied mechanisms nonlinear, the query of interest is generally not identified. We develop an adaptive strategy to design indirect experiments that optimally inform a targeted query about the ground truth mechanism in terms of sequentially narrowing the gap between an upper and lower bound on the query. While the general formulation consists of a bi-level optimization procedure, we derive an efficiently estimable analytical kernel-based estimator of the bounds for the causal effect, a query of key interest, and demonstrate the efficacy of our approach in confounded, multivariate, nonlinear synthetic settings.
• Abstract（参考訳）: 科学的仮説は一般的に、表現型に対する遺伝子発現レベルの影響や、微生物群集が環境健康に与える影響など、複雑な、不完全な、または完全に未知のメカニズムの特定の側面に関するものである。 このようなクエリは本質的に因果関係ではなく因果関係にあるが、多くの設定では、目的とする変数に対して直接に実験を行うことはできないが、間接的である。 したがって、それらはターゲット変数を摂動するが、潜在的な共起因子を除去しない。 さらに、実験結果が多次元であり、研究機構が非線形である場合、興味の問合せは一般的には特定されない。 提案手法は,クエリ上の上行と下行のギャップを逐次狭めることによって,対象とする真理メカニズムについて最適に問い合わせる間接的な実験を設計するための適応的戦略を開発する。 一般の定式化は二段階最適化法により構成されるが、因果効果の限界を効率的に推定可能な解析的カーネルベース推定法を導出し、鍵となる関心の問合せを導出し、整合性、多変量、非線形合成設定における我々のアプローチの有効性を実証する。

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