論文の概要: Staged Event Trees for Transparent Treatment Effect Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.26265v1
- Date: Tue, 30 Sep 2025 13:52:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-01 14:45:00.153662
- Title: Staged Event Trees for Transparent Treatment Effect Estimation
- Title（参考訳）: 透明処理効果推定のための段階的イベントツリー
- Authors: Gherardo Varando, Manuele Leonelli, Jordi Cerdà-Bautista, Vasileios Sitokonstantinou, Gustau Camps-Valls,
- Abstract要約: 本稿では,イベントツリーのフレームワーク内での因果推論手法の斬新な特徴について述べる。
イベントツリーのフレームワーク内に古典的推定器を実装し、シミュレーション研究と実世界のアプリケーションを通してそれらの能力を説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.445302060500192
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Average and conditional treatment effects are fundamental causal quantities used to evaluate the effectiveness of treatments in various critical applications, including clinical settings and policy-making. Beyond the gold-standard estimators from randomized trials, numerous methods have been proposed to estimate treatment effects using observational data. In this paper, we provide a novel characterization of widely used causal inference techniques within the framework of staged event trees, demonstrating their capacity to enhance treatment effect estimation. These models offer a distinct advantage due to their interpretability, making them particularly valuable for practical applications. We implement classical estimators within the framework of staged event trees and illustrate their capabilities through both simulation studies and real-world applications. Furthermore, we showcase how staged event trees explicitly and visually describe when standard causal assumptions, such as positivity, hold, further enhancing their practical utility.
- Abstract（参考訳）: 平均的および条件的治療効果は、臨床設定や政策作成など、様々な重要な応用における治療の効果を評価するために使用される基本的な因果量である。
ランダム化試験による金標準推定器以外にも、観測データを用いて治療効果を推定する多くの方法が提案されている。
本稿では,イベントツリーのフレームワーク内で広く使用されている因果推論技術の特徴を新たに明らかにし,治療効果推定の能力を示す。
これらのモデルは、解釈可能性によって明確な優位性をもたらし、実用アプリケーションに特に有用である。
イベントツリーのフレームワーク内に古典的推定器を実装し、シミュレーション研究と実世界のアプリケーションを通してそれらの能力を説明する。
さらに, イベントツリーが, 肯定性などの標準的な因果仮定を明確かつ視覚的に記述し, 実用性をさらに向上させる方法について述べる。
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