Fugu-MT 論文翻訳(概要): Robust Weighted Triangulation of Causal Effects Under Model Uncertainty

論文の概要: Robust Weighted Triangulation of Causal Effects Under Model Uncertainty

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.01119v1
Date: Sun, 01 Mar 2026 14:09:34 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.520457
Title: Robust Weighted Triangulation of Causal Effects Under Model Uncertainty
Title（参考訳）: モデル不確かさ下におけるロバスト重み付き因果効果の三角法
Authors: Rohit Bhattacharya, Ina Ocelli, Ted Westling,
Abstract要約: 本研究では,モデル検証可能性法と統計的推論法を組み合わせた因果効果三角測量の枠組みを開発する。我々は、この距離をゼロにすることができる条件とともに、真の因果効果から関数の距離の有界性を与える。本フレームワークは,モデル間の合意や単一仕様へのコミットメントを必要とせず,因果的多元性の下で頑健性を定式化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1793134762413433
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: A fundamental challenge in causal inference with observational data is correct specification of a causal model. When there is model uncertainty, analysts may seek to use estimates from multiple candidate models that rely on distinct, and possibly partially overlapping, sets of identifying assumptions to infer the causal effect, a process known as triangulation. Principled methods for triangulation, however, remain underdeveloped. Here, we develop a framework for causal effect triangulation that combines model testability methods from causal discovery with statistical inference methods from semiparametric theory, while avoiding explicit model selection and post-selection inference problems. We propose a triangulation functional that combines identified functionals from each model with data-driven measures of model validity. We provide a bound on the distance of the functional from the true causal effect along with conditions under which this distance can be taken to zero. Finally, we derive valid statistical inference for this functional. Our framework formalizes robustness under causal pluralism without requiring agreement across models or commitment to a single specification. We demonstrate its performance through simulations and an empirical application.
Abstract（参考訳）: 観測データによる因果推論における根本的な課題は因果モデルの正しい仕様である。モデルの不確実性が存在する場合、アナリストは、複数の候補モデルから推定を試み、それは異なる、あるいは部分的に重なり合うものがあり、因果効果を推測するための仮定の集合である三角法(英語版)と呼ばれるプロセスである。しかし、三角測量の原則的手法は未発達のままである。本稿では,因果発見からモデル検証可能性手法と半パラメトリック理論からの統計的推論手法を組み合わせ,明示的なモデル選択と選択後の推論問題を回避した因果効果三角測量の枠組みを開発する。本稿では,各モデルから同定された関数とデータ駆動モデル妥当性の測定値を組み合わせた三角関数を提案する。我々は、この距離をゼロにすることができる条件とともに、真の因果効果から関数の距離の有界性を与える。最後に、この関数に対する有効な統計的推測を導出する。本フレームワークは,モデル間の合意や単一仕様へのコミットメントを必要とせず,因果的多元性の下で頑健性を定式化する。我々はシミュレーションと経験的応用を通してその性能を実証する。

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