論文の概要: Kernel-based estimators for functional causal effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05024v1
• Date: Thu, 06 Mar 2025 22:48:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:19:57.076610
• Title: Kernel-based estimators for functional causal effects
• Title（参考訳）: カーネルによる機能的因果効果の推定
• Authors: Yordan P. Raykov, Hengrui Luo, Justin D. Strait, Wasiur R. KhudaBukhsh,
• Abstract要約: 実験的なFr'echet平均と演算子評価カーネルに基づく因果効果推定器を提案する。 これらの手法は、処理ミス特異性に対する堅牢性を維持しながら、高次元性、逐次順序付け、モデル複雑性の課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6749379740049928
• License:
• Abstract: We propose causal effect estimators based on empirical Fr\'{e}chet means and operator-valued kernels, tailored to functional data spaces. These methods address the challenges of high-dimensionality, sequential ordering, and model complexity while preserving robustness to treatment misspecification. Using structural assumptions, we obtain compact representations of potential outcomes, enabling scalable estimation of causal effects over time and across covariates. We provide both theoretical, regarding the consistency of functional causal effects, as well as empirical comparison of a range of proposed causal effect estimators. Applications to binary treatment settings with functional outcomes illustrate the framework's utility in biomedical monitoring, where outcomes exhibit complex temporal dynamics. Our estimators accommodate scenarios with registered covariates and outcomes, aligning them to the Fr\'{e}chet means, as well as cases requiring higher-order representations to capture intricate covariate-outcome interactions. These advancements extend causal inference to dynamic and non-linear domains, offering new tools for understanding complex treatment effects in functional data settings.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Fr\'{e}chet平均と演算子評価カーネルに基づく因果効果推定器を提案する。 これらの手法は、処理ミス特異性に対する堅牢性を維持しながら、高次元性、逐次順序付け、モデル複雑性の課題に対処する。 構造的仮定を用いて、潜在的な結果のコンパクトな表現を求め、時間的および共変量にわたって因果効果のスケーラブルな推定を可能にする。 機能的因果効果の整合性に関する理論的、および提案した因果効果推定器の実験的比較について述べる。 機能的な結果を伴うバイナリ処理設定への応用は、結果が複雑な時間的ダイナミクスを示すバイオメディカルモニタリングにおけるフレームワークの有用性を示している。 我々の推定器は、登録された共変量と結果のシナリオに対応し、それらをFr\'{e}chet平均に整列し、複雑な共変量-アウトカム相互作用をキャプチャするために高次表現を必要とする場合も含む。 これらの進歩は因果推論を動的および非線形領域に拡張し、機能データ設定における複雑な処理効果を理解するための新しいツールを提供する。

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