もつれた潜在因子による治療効果推定【JST・京大機械翻訳】

Zhang Weijia; Liu Lin; Li Jiuyong

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220252534410 整理番号：21P0023357

もつれた潜在因子による治療効果推定【JST・京大機械翻訳】

Treatment effect estimation with disentangled latent factors

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発行年： 2020年01月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年04月26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)

観測データから処理効果を推定する問題に多くの研究が払われてきた。しかしながら,ほとんどの方法は,観察された変数が,処理および結果の両方に影響する変数を含む,交絡因子のみを含むと仮定する。残念なことに,この仮定は,いくつかの変数が治療に影響するだけでなく,結果ではなく,その逆も,実世界アプリケーションにおいて頻繁に違反する。さらに,多くの場合,根底にある交絡因子の代理変数だけを観察することができる。本研究では,まず,平均および条件付き平均処理効果推定の両方に対して,機器およびリスク因子から交絡因子を識別することの重要性を示し,次に,観察された変数から潜在因子を同時に推論するための変分推論アプローチを提案し,機器,交絡および危険因子に対応する3つの互いに素な集合への要因を解き,処理効果推定のための非もつれ因子を使用した。実験結果は,広範囲の合成,ベンチマーク,および実世界データセットに対する提案した方法の有効性を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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疫学

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