論文の概要: A Causal Inference Framework for Data Rich Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01702v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 13:04:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:17:54.126535
• Title: A Causal Inference Framework for Data Rich Environments
• Title（参考訳）: データリッチ環境のための因果推論フレームワーク
• Authors: Alberto Abadie, Anish Agarwal, Devavrat Shah,
• Abstract要約: 潜在的な結果や治療の課題に対する古典的なモデルが、私たちのフレームワークにどのように適合するかを示します。 特定のニュアンスパラメータに対する十分高速な推定誤差率を持つ任意の推定器に対して、これらの様々な因果パラメータに一貫性があることを確かめる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.588417435132538
• License:
• Abstract: We propose a formal model for counterfactual estimation with unobserved confounding in "data-rich" settings, i.e., where there are a large number of units and a large number of measurements per unit. Our model provides a bridge between the structural causal model view of causal inference common in the graphical models literature with that of the latent factor model view common in the potential outcomes literature. We show how classic models for potential outcomes and treatment assignments fit within our framework. We provide an identification argument for the average treatment effect, the average treatment effect on the treated, and the average treatment effect on the untreated. For any estimator that has a fast enough estimation error rate for a certain nuisance parameter, we establish it is consistent for these various causal parameters. We then show principal component regression is one such estimator that leads to consistent estimation, and we analyze the minimal smoothness required of the potential outcomes function for consistency.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,データリッチな設定において,非観測的コンファウンディング(unobserved confounding)による逆実数推定の形式モデルを提案する。 我々のモデルは、図形モデル文献に共通する因果推論の構造因果モデルビューと、潜在的結果文献に共通する潜在因子モデルビューとの橋渡しを提供する。 潜在的な結果や治療の課題に対する古典的なモデルが、私たちのフレームワークにどのように適合するかを示します。 本研究では, 平均治療効果, 平均治療効果, 平均治療効果について検討した。 特定のニュアンスパラメータに対する十分高速な推定誤差率を持つ任意の推定器に対して、これらの様々な因果パラメータに一貫性があることを確かめる。 次に、主成分の回帰が一貫した推定につながるような推定器であることを示し、整合性に対するポテンシャル結果関数の最小の滑らかさを解析する。

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