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イントロ

  • 観測データからの因果効果の推定を考える
  • ランダム化比較試験 (RCT)が高いあるいはできない場合でも観測データが使える
  • 因果推論においては交絡因子に配慮する必要がある
  • 対処法の一つは共変量に関する情報を集めること
  • 共変量が全ての交絡因子を含む場合, 因果効果が推定できる
  • このあと観測されていない交絡因子がないという設定で議論する
  • 出力 \(Y\) (回復するか否か)に対する交絡因子 \(T\) (投薬)の効果を共変量 \(X\) (疾患重症度や社会経済的地位)を考慮して推定する
  • 因果推論にニューラルネットを用いる
  • 因果効果の推定は二段階で行う
    • 初めにconditional outcomeと傾向スコアを用いてモデルをfitさせる
    • その後フィットさせたモデルを後段の推定器に入力する
  • 因果推論の質を上げるためにニューラルネットをどうアレンジするかが鍵