論文の概要: Controlling for discrete unmeasured confounding in nonlinear causal models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05647v1
- Date: Sat, 10 Aug 2024 22:50:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-13 18:01:49.053088
- Title: Controlling for discrete unmeasured confounding in nonlinear causal models
- Title（参考訳）: 非線形因果モデルにおける離散的未測定共振の制御
- Authors: Patrick Burauel, Frederick Eberhardt, Michel Besserve,
- Abstract要約: 理論的には、観測データが潜在ガウス混合モデルの断片的なアフィン変換であるという仮定の下で、コンバウンディングが検出され、修正可能であることを示す。
我々は,このモデルを推定し,デコンウンディングを行うフローベースアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.255285109437089
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unmeasured confounding is a major challenge for identifying causal relationships from non-experimental data. Here, we propose a method that can accommodate unmeasured discrete confounding. Extending recent identifiability results in deep latent variable models, we show theoretically that confounding can be detected and corrected under the assumption that the observed data is a piecewise affine transformation of a latent Gaussian mixture model and that the identity of the mixture components is confounded. We provide a flow-based algorithm to estimate this model and perform deconfounding. Experimental results on synthetic and real-world data provide support for the effectiveness of our approach.
- Abstract（参考訳）: 非実験的なデータから因果関係を識別する上で,非測定的コンバウンディングは大きな課題である。
そこで本稿では,未測定の離散的コンファウンディングに対応する手法を提案する。
深層潜伏変数モデルにおける最近の識別可能性を拡張することにより、観測されたデータは潜伏ガウス混合モデルの断片的なアフィン変換であり、混合成分の同一性は整合しているという仮定の下で、コンバウンディングを検出・修正できることが理論的に示される。
我々は,このモデルを推定し,デコンウンディングを行うフローベースアルゴリズムを提案する。
合成および実世界のデータに対する実験結果は,我々のアプローチの有効性を裏付けるものである。
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