論文の概要: Identifying Causal Effects Using a Single Proxy Variable

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.09135v1
• Date: Fri, 10 Apr 2026 09:16:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-13 17:57:53.79392
• Title: Identifying Causal Effects Using a Single Proxy Variable
• Title（参考訳）: 単一確率変数を用いた因果関係の同定
• Authors: Silvan Vollmer, Niklas Pfister, Sebastian Weichwald,
• Abstract要約: 我々は、因果効果が特定可能であることを示すために、観測されていない共創者の単一の多次元プロキシ変数を使用する。 また、因果効果を推定するニューラルネットワークベースの推定フレームワークであるSPICE-Netを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.328889731559316
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unobserved confounding is a key challenge when estimating causal effects from a treatment on an outcome in scientific applications. In this work, we assume that we observe a single, potentially multi-dimensional proxy variable of the unobserved confounder and that we know the mechanism that generates the proxy from the confounder. Under a completeness assumption on this mechanism, which we call Single Proxy Identifiability of Causal Effects or simply SPICE, we prove that causal effects are identifiable. We extend the proxy-based causal identifiability results by Kuroki and Pearl (2014); Pearl (2010) to higher dimensions, more flexible functional relationships and a broader class of distributions. Further, we develop a neural network based estimation framework, SPICE-Net, to estimate causal effects, which is applicable to both discrete and continuous treatments.
• Abstract（参考訳）: 科学的応用における結果に対する治療から因果効果を推定する際、観測不能な共起は重要な課題である。 この研究では、観測されていない共同設立者の単一の多次元プロキシ変数を観察し、共同設立者からプロキシを生成するメカニズムを知っていると仮定する。 因果効果の単一プロキシ同定可能性(Single Proxy Identifiability of Causal Effects)あるいは単にSPICE(Single Proxy Identifiability of Causal Effects)と呼ばれるこのメカニズムの完全性仮定の下で、因果効果が同定可能であることを証明した。 黒木とパールによるプロキシベースの因果識別性(2014)、パール(2010)はより高次元、より柔軟な機能的関係、より広範な分布クラスに拡張する。 さらに、ニューラルネットワークに基づく推定フレームワークであるSPICE-Netを開発し、因果効果を推定し、離散処理と連続処理の両方に適用する。

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