論文の概要: Decomposition of Probabilities of Causation with Two Mediators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04983v1
• Date: Thu, 08 May 2025 06:40:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.774451
• Title: Decomposition of Probabilities of Causation with Two Mediators
• Title（参考訳）: 2人のメディエーターによる因果確率の分解
• Authors: Yuta Kawakami, Jin Tian,
• Abstract要約: 因果仲裁分析の主要な目的の1つは、全効果を経路特異的成分に分解することである。 本研究では,PNSを経路特異的成分に分解する経路特異的な必要十分性および十分性(PNS)について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.126945643201136
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mediation analysis for probabilities of causation (PoC) provides a fundamental framework for evaluating the necessity and sufficiency of treatment in provoking an event through different causal pathways. One of the primary objectives of causal mediation analysis is to decompose the total effect into path-specific components. In this study, we investigate the path-specific probability of necessity and sufficiency (PNS) to decompose the total PNS into path-specific components along distinct causal pathways between treatment and outcome, incorporating two mediators. We define the path-specific PNS for decomposition and provide an identification theorem. Furthermore, we conduct numerical experiments to assess the properties of the proposed estimators from finite samples and demonstrate their practical application using a real-world educational dataset.
• Abstract（参考訳）: 因果確率のメディエーション分析(PoC)は、異なる因果経路を通してイベントを誘発する際の治療の必要性と十分性を評価するための基本的な枠組みを提供する。 因果媒介分析の主要な目的の1つは、全効果を経路特異的成分に分解することである。 本研究では,2つのメディエーターを組み込んで,治療と成績の異なる因果経路に沿って,PNS全体を経路特異的成分に分解する経路特異性および必要十分性(PNS)について検討した。 我々は、分解のためのパス固有PSNを定義し、同定定理を提供する。 さらに,有限標本から提案した推定器の特性を評価するための数値実験を行い,実世界の教育データセットを用いてその実用性を実証した。

関連論文リスト

• Spectral decomposition-assisted multi-study factor analysis [7.925272817108244]
  免疫細胞間の遺伝子関連性に関する3つの研究を統合する方法が適用された。 ファクタローディングの条件付き分布は、結果にまたがる単純な積形式を持つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T14:33:40Z)
• Mediation Analysis for Probabilities of Causation [12.126945643201136]
  われわれはPoC制御された直接的, 自然的, 自然的間接的必要十分性(PNS)の新たな変種を導入する。 これらの指標は、異なる因果経路を考慮し、結果を生み出すための治療の必要性と不十分さを定量化する。 我々は、これらの新しいPoC測度に対する同定定理を開発し、観測データからそれらの推定を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-19T03:28:13Z)
• Inducing Causal Structure for Abstractive Text Summarization [76.1000380429553]
  要約データの因果構造を誘導する構造因果モデル(SCM)を導入する。 本稿では因果的要因を模倣できる因果的表現を学習するための因果性インスピレーション付き系列列列モデル(CI-Seq2Seq)を提案する。 2つの広く使われているテキスト要約データセットの実験結果は、我々のアプローチの利点を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T16:06:36Z)
• Nonparametric Identifiability of Causal Representations from Unknown Interventions [63.1354734978244]
  本研究では, 因果表現学習, 潜伏因果変数を推定するタスク, およびそれらの変数の混合から因果関係を考察する。 我々のゴールは、根底にある真理潜入者とその因果グラフの両方を、介入データから解決不可能なあいまいさの集合まで識別することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T10:51:58Z)
• Identification and multiply robust estimation in causal mediation analysis across principal strata [7.801213477601286]
  治療後イベントの存在下での因果仲裁の評価について検討する。 本研究では,各媒介推定値に対する効率的な影響関数を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-20T00:39:20Z)
• Data-Driven Influence Functions for Optimization-Based Causal Inference [105.5385525290466]
  統計的汎関数に対するガトー微分を有限差分法で近似する構成的アルゴリズムについて検討する。 本研究では,確率分布を事前知識がないが,データから推定する必要がある場合について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-29T16:16:22Z)
• Deep End-to-end Causal Inference [36.822180456180675]
  因果推論は、ビジネスエンゲージメント、医療治療、ポリシー作成といった分野にわたるデータ駆動意思決定に不可欠である。 我々は、観測データを取り込む単一のフローベース手法であるDeep End-to-end Causal Inference (DECI)を開発し、因果発見と推論の両方を行う。 以上の結果から,因果発見と(C)ATE推定の両方の基準値と比較すると,DECの優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-04T15:40:28Z)
• Proximal Reinforcement Learning: Efficient Off-Policy Evaluation in Partially Observed Markov Decision Processes [65.91730154730905]
  医療や教育などの観察データへのオフライン強化学習の適用においては、観察された行動は観測されていない要因に影響される可能性があるという一般的な懸念がある。 ここでは、部分的に観察されたマルコフ決定過程(POMDP)における非政治評価を考慮し、この問題に取り組む。 我々は、近位因果推論の枠組みをPOMDP設定に拡張し、識別が可能となる様々な設定を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-28T17:46:14Z)
• Counterfactual Maximum Likelihood Estimation for Training Deep Networks [83.44219640437657]
  深層学習モデルは、予測的手がかりとして学習すべきでない急激な相関を学習する傾向がある。 本研究では,観測可能な共同設立者による相関関係の緩和を目的とした因果関係に基づくトレーニングフレームワークを提案する。 自然言語推論(NLI)と画像キャプションという2つの実世界の課題について実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T17:47:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。