論文の概要: Moments of Causal Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04971v1
• Date: Thu, 08 May 2025 06:09:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.768175
• Title: Moments of Causal Effects
• Title（参考訳）: 因果効果のモーメント
• Authors: Yuta Kawakami, Jin Tian,
• Abstract要約: この研究は、それらの分布と関係を分析するために因果効果のモーメントと積モーメントの定義、識別定理、および境界を与える。 本研究では,有限標本から因果効果のモーメントを推定する実験を行い,実世界の医療データセットを用いてその実践的応用を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.126945643201136
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The moments of random variables are fundamental statistical measures for characterizing the shape of a probability distribution, encompassing metrics such as mean, variance, skewness, and kurtosis. Additionally, the product moments, including covariance and correlation, reveal the relationships between multiple random variables. On the other hand, the primary focus of causal inference is the evaluation of causal effects, which are defined as the difference between two potential outcomes. While traditional causal effect assessment focuses on the average causal effect, this work provides definitions, identification theorems, and bounds for moments and product moments of causal effects to analyze their distribution and relationships. We conduct experiments to illustrate the estimation of the moments of causal effects from finite samples and demonstrate their practical application using a real-world medical dataset.
• Abstract（参考訳）: 確率変数のモーメントは確率分布の形状を特徴づける基本的な統計測度であり、平均、分散、歪、曲率などを含む。 さらに、共分散と相関を含む積モーメントは、複数の確率変数間の関係を明らかにする。 一方、因果推論の主な焦点は因果効果の評価であり、これは2つの潜在的な結果の差として定義される。 従来の因果効果評価は、平均因果効果に焦点を当てているが、この研究は、それらの分布と関係を分析するために、因果効果のモーメントと積のモーメントに対する定義、識別定理、および境界を提供する。 本研究では,有限標本から因果効果のモーメントを推定する実験を行い,実世界の医療データセットを用いてその実践的応用を実証する。

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