論文の概要: Frugal, Flexible, Faithful: Causal Data Simulation via Frengression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01018v1
• Date: Fri, 01 Aug 2025 18:43:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:21.668653
• Title: Frugal, Flexible, Faithful: Causal Data Simulation via Frengression
• Title（参考訳）: Frugal, Flexible, Faithful: Frengressionによる因果データシミュレーション
• Authors: Linying Yang, Robin J. Evans, Xinwei Shen,
• Abstract要約: 本研究は,Fragalパラメータ化の深い生成的実現であるFragressionを紹介する。 frengressionは正確な推定と、時間変化データのフレキシブルで忠実なシミュレーションを提供する。 我々は、この枠組みが因果的マージンモデリングのための生成的アプローチに新たな研究を巻き起こすことを期待している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.446798246007668
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning has revitalized causal inference by combining flexible models and principled estimators, yet robust benchmarking and evaluation remain challenging with real-world data. In this work, we introduce frengression, a deep generative realization of the frugal parameterization that models the joint distribution of covariates, treatments and outcomes around the causal margin of interest. Frengression provides accurate estimation and flexible, faithful simulation of multivariate, time-varying data; it also enables direct sampling from user-specified interventional distributions. Model consistency and extrapolation guarantees are established, with validation on real-world clinical trial data demonstrating frengression's practical utility. We envision this framework sparking new research into generative approaches for causal margin modelling.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、柔軟なモデルと原則付き推定器を組み合わせることで因果推論を再活性化させたが、実世界のデータでは頑健なベンチマークと評価が難しいままである。 本研究では,共変量,治療,および関心の因果的辺縁に関する結果の共分散をモデル化したフラゲラパラメタライゼーションの深い生成的実現であるフレグレシオンを紹介する。 Frengressionは、多変量・時間変化データの正確な推定とフレキシブルで忠実なシミュレーションを提供する。 モデル一貫性と外挿保証が確立され、現実の臨床試験データでフレグレシオンの実用性を示す検証が行われる。 我々は、この枠組みが因果的マージンモデリングのための生成的アプローチに新たな研究を巻き起こすことを期待している。

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