論文の概要: Deep Causal Inference for Point-referenced Spatial Data with Continuous Treatments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04285v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 16:06:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:39:56.610717
• Title: Deep Causal Inference for Point-referenced Spatial Data with Continuous Treatments
• Title（参考訳）: 連続処理による点参照空間データの深部因果推論
• Authors: Ziyang Jiang, Zach Calhoun, Yiling Liu, Lei Duan, David Carlson,
• Abstract要約: 本稿では,空間干渉と観測不能なコンバウンディングを管理するために,近似ガウス過程と統合されたニューラルネットワーク(NN)ベースのフレームワークを提案する。 衛星画像から推定した合成,半合成,実世界のデータを用いて,我々の枠組みを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2236425765564753
• License:
• Abstract: Causal reasoning is often challenging with spatial data, particularly when handling high-dimensional inputs. To address this, we propose a neural network (NN) based framework integrated with an approximate Gaussian process to manage spatial interference and unobserved confounding. Additionally, we adopt a generalized propensity-score-based approach to address partially observed outcomes when estimating causal effects with continuous treatments. We evaluate our framework using synthetic, semi-synthetic, and real-world data inferred from satellite imagery. Our results demonstrate that NN-based models significantly outperform linear spatial regression models in estimating causal effects. Furthermore, in real-world case studies, NN-based models offer more reasonable predictions of causal effects, facilitating decision-making in relevant applications.
• Abstract（参考訳）: 因果推論は空間データ、特に高次元入力を扱う場合、しばしば困難である。 そこで本稿では,空間干渉と観測不能なコンバウンディングを管理するために,近似ガウス過程と統合されたニューラルネットワーク(NN)ベースのフレームワークを提案する。 さらに, 因果効果を連続的治療で推定する場合に, 部分的に観察された結果に対処するために, 一般化された確率スコアに基づくアプローチを採用する。 衛星画像から推定した合成,半合成,実世界のデータを用いて,我々の枠組みを評価する。 その結果,NNモデルの方が線形空間回帰モデルよりも格段に優れており,因果効果が推定できることがわかった。 さらに、実世界のケーススタディでは、NNベースのモデルは因果関係のより合理的な予測を提供し、関連するアプリケーションにおける意思決定を促進する。

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