Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Tutorial on Doubly Robust Learning for Causal Inference

論文の概要: A Tutorial on Doubly Robust Learning for Causal Inference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00853v1
Date: Sun, 2 Jun 2024 20:18:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-06 03:07:06.146530
Title: A Tutorial on Doubly Robust Learning for Causal Inference
Title（参考訳）: 因果推論のための二重ロバスト学習に関する研究
Authors: Hlynur Davíð Hlynsson,
Abstract要約: 二重に堅牢な学習は、観測データから因果推論を行うための堅牢なフレームワークを提供する。このチュートリアルは、二重に堅牢なメソッドをデミスティフィケートし、EconMLパッケージを使ってアプリケーションをデモすることを目的としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Doubly robust learning offers a robust framework for causal inference from observational data by integrating propensity score and outcome modeling. Despite its theoretical appeal, practical adoption remains limited due to perceived complexity and inaccessible software. This tutorial aims to demystify doubly robust methods and demonstrate their application using the EconML package. We provide an introduction to causal inference, discuss the principles of outcome modeling and propensity scores, and illustrate the doubly robust approach through simulated case studies. By simplifying the methodology and offering practical coding examples, we intend to make doubly robust learning accessible to researchers and practitioners in data science and statistics.
Abstract（参考訳）: 二重頑健な学習は、妥当性スコアと結果モデリングを統合することにより、観測データからの因果推論のための堅牢なフレームワークを提供する。理論上は魅力的だが、複雑でアクセス不能なソフトウェアのために、実用的採用は限定的のままである。このチュートリアルは、二重に堅牢なメソッドをデミスティフィケートし、EconMLパッケージを使ってアプリケーションをデモすることを目的としている。本稿では、因果推論の導入、結果モデリングの原理と妥当性スコアの議論、シミュレートされたケーススタディによる二重頑健なアプローチについて説明する。方法論を簡素化し、実践的なコーディング例を提供することで、データサイエンスと統計学の研究者や実践者にとって、二重に堅牢な学習を利用できるようにする。

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