観測データにおける因果効果の同定の試験【JST・京大機械翻訳】

Huber Martin; Kueck Jannis

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219856028395 整理番号：22P0322111

観測データにおける因果効果の同定の試験【JST・京大機械翻訳】

Testing the identification of causal effects in observational data

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発行年： 2022年03月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年06月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本研究は,2セットの変数に依存する観察データにおける結果に対する処置の因果効果の同定のための試験可能な条件の存在を実証した:観察された共変量は制御され,疑わしい機器に対して制御される。経験的応用において通常見られる因果構造の下で,疑わしい機器の試験可能な条件付き独立性と治療と共変量を与える結果には2つの含意がある。第1に,機器は妥当であり,すなわち,それは結果に直接影響せず(処理を通して),共変量に条件付けされない条件である。第2に,治療効果は,処理効果を同定するように,共変量に条件付けされていない。データ駆動方法における共変量を説明する機械学習法に基づいたこの条件付き独立性を試験し,シミュレーション研究における漸近挙動と有限サンプル性能を研究した。また,この試験手法を適用して,最初の2人の子供の sibling性比を用いて,女性労働供給に対する肥沃度の影響を評価し,これは,考慮した社会-経済的共変量の適度な集合に対する試験可能な含意の違反を,また,大きな点によって示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

システム・制御理論一般 , グラフ理論基礎 , 人工知能

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