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J-GLOBAL ID：202202217951385759   整理番号：22A0808148

ユニバーサル適応性:傾向スコアリングと競争する標的独立推論【JST・京大機械翻訳】

Universal adaptability: Target-independent inference that competes with propensity scoring

著者 (8件)： Kim Michael P. (Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley, CA 94720) ,  Kim Michael P. (Miller Institute for Basic Research in Science, Berkeley, CA 94720) ,  Kern Christoph (School of Social Sciences, University of Mannheim, 68159 Mannheim, Germany) ,  Goldwasser Shafi (Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley, CA 94720) ,  Goldwasser Shafi (Simons Institute for the Theory of Computation, Berkeley, CA 94720) ,  Kreuter Frauke (Joint Program in Survey Methodology, University of Maryland, College Park, MD 20742) ,  Kreuter Frauke (Department of Statistics, Ludwig-Maximilians-Universitaet Muenchen, 80539 Muenchen, Germany) ,  Reingold Omer (Department of Computer Science, Stanford University, Stanford, CA 94305)
資料名： Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America  (Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America)
巻： 119  号： 4  ページ： e2108097119  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0387A  ISSN： 0027-8424  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データから統計的に有効な結論をingすための金標準手法は,母集団からのランダムサンプリングを含む。しかし,適切にランダム化されたデータを収集することは挑戦的であり,傾向スコア再重み付けを含む現代の統計的方法は,ランダムサンプリングが実行可能でないとき,有効な推論を可能にすることを目的とする。著者らは,最終的な目標集団から未知の方法で組成が異なる可能性があるソース母集団からの利用可能なデータに基づく推論を行うためのアプローチを提出する。傾向スコアリングは,各異なるターゲット母集団に対する別々の推定手順を必要とするが,ソースデータのみに基づく単一推定子を構築する方法を示し,どの下流ターゲットデータに対しても効率的で正確な推定を可能にする。理論的および経験的に,著者らは「普遍的適応性」をふさぐ推論に対する著者らの目標独立アプローチが,傾向スコアリングに依存するターゲット特異的アプローチと競合することを示した。著者らのアプローチは,非特定対象母集団における推論の問題とアルゴリズム公平性のバージオニング場において研究されたマルチキャリブレーション問題の間の驚くべき接続に関して構築する。マルチキャリブレーションフレームワークが,多様な目標母集団を横断して,単一ソース母集団から有効な推論を得るためにどのように使用できるかを示した。Copyright 2022 The Author(s). Published by PNAS. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  金 ,  統計的方法 ,  適応性 ,  *母集団 ,  重みづけ ,  無作為抽出 ,  推定量 ,  公平性
準シソーラス用語： *スコア化 ,  *傾向スコア ,  ランダム化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 統計的妥当性 ,  傾向スコアリング ,  アルゴリズム的公平性

分類 (2件)： 遺伝的変異  (EC01030Y) ,  集団遺伝学  (EC01040J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応性 ,  傾向スコア ,  競争 ,  標的 ,  推論