論文の概要: Marginal Causal Flows for Validation and Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01295v1
• Date: Sat, 02 Nov 2024 16:04:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:51:36.403324
• Title: Marginal Causal Flows for Validation and Inference
• Title（参考訳）: Marginal Causal Flows for Validation and Inference
• Authors: Daniel de Vassimon Manela, Laura Battaglia, Robin J. Evans,
• Abstract要約: 複雑なデータから得られる結果に対する介入の限界因果効果を調べることは依然として困難である。 Frugal Flowsは、正規化フローを使用してデータ生成過程を柔軟に学習する新しい確率ベース機械学習モデルである。 シミュレーションと実世界の両方のデータセットで実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.547529079746247
• License:
• Abstract: Investigating the marginal causal effect of an intervention on an outcome from complex data remains challenging due to the inflexibility of employed models and the lack of complexity in causal benchmark datasets, which often fail to reproduce intricate real-world data patterns. In this paper we introduce Frugal Flows, a novel likelihood-based machine learning model that uses normalising flows to flexibly learn the data-generating process, while also directly inferring the marginal causal quantities from observational data. We propose that these models are exceptionally well suited for generating synthetic data to validate causal methods. They can create synthetic datasets that closely resemble the empirical dataset, while automatically and exactly satisfying a user-defined average treatment effect. To our knowledge, Frugal Flows are the first generative model to both learn flexible data representations and also exactly parameterise quantities such as the average treatment effect and the degree of unobserved confounding. We demonstrate the above with experiments on both simulated and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 複雑なデータから得られる結果に対する介入の限界因果効果を調べることは、採用モデルの柔軟性と、複雑な実世界のデータパターンを再現できないような因果ベンチマークデータセットの複雑さの欠如により、依然として困難である。 本稿では、正規化フローを用いてデータ生成過程を柔軟に学習する新しい確率ベース機械学習モデルであるFrugal Flowsを紹介し、観測データから限界因果量を直接推定する。 これらのモデルは、因果的手法を検証するために合成データを生成するのに非常に適していると提案する。 彼らは、ユーザーが定義した平均治療効果を自動的かつ正確に満足しながら、経験的データセットによく似た合成データセットを作成することができる。 我々の知る限り、Frugal Flowsはフレキシブルなデータ表現を学習する最初の生成モデルであり、平均処理効果や観測不能なコンファウンディングの度合いなどのパラメータ化量も正確に学習する。 シミュレーションと実世界の両方のデータセットで実験を行った。

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