論文の概要: Sensitivity Analysis of the Consistency Assumption
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.21379v1
- Date: Wed, 24 Dec 2025 17:21:12 GMT
- ステータス: 情報取得中
- システム内更新日: 2025-12-29 12:03:24.056951
- Title: Sensitivity Analysis of the Consistency Assumption
- Title（参考訳）: 一貫性推定の感度解析
- Authors: Brian Knaeble, Qinyun Lin, Erich Kummerfeld, Kenneth A. Frank,
- Abstract要約: 感度分析は、仮定からの離脱に対する結論の感度を評価することによって因果推論を通知する。
一貫性の仮定は、治療の隠れたバージョンはなく、自然に生じる結果が介入によって生じる結果と等しいことを述べています。
本稿では,新しい手法をサポートするために,新しい数学的表記法を導入し,その応用例を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3766156880876856
- License:
- Abstract: Sensitivity analysis informs causal inference by assessing the sensitivity of conclusions to departures from assumptions. The consistency assumption states that there are no hidden versions of treatment and that the outcome arising naturally equals the outcome arising from intervention. When reasoning about the possibility of consistency violations, it can be helpful to distinguish between covariates and versions of treatment. In the context of surgery, for example, genomic variables are covariates and the skill of a particular surgeon is a version of treatment. There may be hidden versions of treatment, and this paper addresses that concern with a new kind of sensitivity analysis. Whereas many methods for sensitivity analysis are focused on confounding by unmeasured covariates, the methodology of this paper is focused on confounding by hidden versions of treatment. In this paper, new mathematical notation is introduced to support the novel method, and example applications are described.
- Abstract（参考訳）: 感度分析は、仮定からの離脱に対する結論の感度を評価することによって因果推論を通知する。
一貫性の仮定は、治療の隠れたバージョンはなく、自然に生じる結果が介入によって生じる結果と等しいことを述べています。
一貫性違反の可能性を推論する場合、共変量と治療のバージョンを区別するのに有用である。
例えば、手術の文脈では、ゲノム変数は共変種であり、特定の外科医のスキルは治療のバージョンである。
治療には隠れたバージョンがあり、新しいタイプの感度分析に対処する。
感度解析の多くの方法は測定されていない共変量による共変量に焦点が当てられているが,本論文の方法論は隠れた処理による共変量に焦点をあてている。
本稿では,新しい手法をサポートするために,新しい数学的表記法を導入し,その応用例を示す。
関連論文リスト
- Assessing the robustness of heterogeneous treatment effects in survival analysis under informative censoring [50.164756034797136]
臨床研究ではドロップアウトが一般的で、副作用やその他の理由で患者の半数以上が早期に退院する。
ドロップアウトが有益な場合、治療効果の推定値にもバイアスがかかるため、検閲バイアスが導入される。
検閲バイアスに直面した場合の生存分析における条件平均処理効果推定のロバスト性を評価するための仮定リーンフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-15T10:51:17Z) - Disentangled Representation via Variational AutoEncoder for Continuous Treatment Effect Estimation [1.105274635981989]
可変オートエンコーダ(DRVAE)を用いた新しいDose-Response曲線推定器を提案する。
我々のモデルは現在の最先端手法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-04T13:41:07Z) - A Neural Framework for Generalized Causal Sensitivity Analysis [78.71545648682705]
本稿では,因果感受性分析のためのニューラルネットワークフレームワークであるNeuralCSAを提案する。
我々は、NeuralCSAが関心の因果クエリに有効な境界を推測できることを理論的に保証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-27T17:40:02Z) - Sharp Bounds for Generalized Causal Sensitivity Analysis [30.77874108094485]
観測不能なコンバウンディング下での因果感度解析のための統一的な枠組みを提案する。
これには、(条件付き)平均治療効果、媒介分析および経路分析に対する効果、分布効果が含まれる。
我々の(条件付き)平均治療効果の限界は、因果感受性分析の最近の最適結果と一致する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-26T14:44:32Z) - Benchmarking Heterogeneous Treatment Effect Models through the Lens of
Interpretability [82.29775890542967]
治療のパーソナライズされた効果を見積もるのは複雑だが、普及している問題である。
ヘテロジニアス処理効果推定に関する機械学習文献の最近の進歩は、洗練されたが不透明なツールの多くを生み出した。
我々は、ポストホックな特徴重要度法を用いて、モデルの予測に影響を及ぼす特徴を特定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-16T17:59:05Z) - Partial Identification of Dose Responses with Hidden Confounders [25.468473751289036]
観測データから連続的に評価された治療の因果効果を推定することが重要な課題である。
本稿では, 平均および条件付き平均連続値処理効果推定値の両方を束縛する新しい手法を提案する。
本手法を実世界の観測ケーススタディに適用し,線量依存因果効果の同定の価値を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-24T07:02:21Z) - Amnesic Probing: Behavioral Explanation with Amnesic Counterfactuals [53.484562601127195]
調査結果から行動学的結論を推測できない点を指摘する。
我々は、どの情報がエンコードされているかではなく、その情報がどのように使われているかに焦点を当てた代替手段を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-01T15:00:11Z)
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。