論文の概要: An Overview of Causal Inference using Kernel Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22754v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 07:23:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:24:10.619700
• Title: An Overview of Causal Inference using Kernel Embeddings
• Title（参考訳）: カーネル埋め込みを用いた因果推論の概観
• Authors: Dino Sejdinovic,
• Abstract要約: カーネル埋め込みは、様々な統計的推論問題における確率測度を表現する強力なツールとして登場した。 主な課題は、因果関係を特定し、観測データから平均的な治療効果を推定することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.298666697532838
• License:
• Abstract: Kernel embeddings have emerged as a powerful tool for representing probability measures in a variety of statistical inference problems. By mapping probability measures into a reproducing kernel Hilbert space (RKHS), kernel embeddings enable flexible representations of complex relationships between variables. They serve as a mechanism for efficiently transferring the representation of a distribution downstream to other tasks, such as hypothesis testing or causal effect estimation. In the context of causal inference, the main challenges include identifying causal associations and estimating the average treatment effect from observational data, where confounding variables may obscure direct cause-and-effect relationships. Kernel embeddings provide a robust nonparametric framework for addressing these challenges. They allow for the representations of distributions of observational data and their seamless transformation into representations of interventional distributions to estimate relevant causal quantities. We overview recent research that leverages the expressiveness of kernel embeddings in tandem with causal inference.
• Abstract（参考訳）: カーネル埋め込みは、様々な統計的推論問題における確率測度を表現する強力なツールとして登場した。 確率測度を再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)にマッピングすることで、カーネル埋め込みは変数間の複雑な関係の柔軟な表現を可能にする。 これらは、仮説テストや因果効果推定など、下流の分布の表現を他のタスクに効率的に転送するメカニズムとして機能する。 因果推論の文脈において、主な課題は因果関係の同定と観察データからの平均治療効果の推定である。 カーネルの埋め込みは、これらの課題に対処するための堅牢な非パラメトリックフレームワークを提供する。 観測データの分布の表現と、干渉分布の表現へのシームレスな変換を可能にして、関連する因果量の推定を行う。 因果推論によるカーネル埋め込みの表現性を利用した最近の研究の概要を概説する。

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