Causal Effect Estimation with Variational AutoEncoder and the Front Door Criterion

要約

タイトル：Variational AutoEncoderとFront Door Criterionを用いた因果効果の推定

要約：
– 観察データから因果効果を推定する際、未観測の交絡因子が存在する場合に問題が生じる。
– 未観測の交絡因子が存在する場合、従来のBack-Door adjustmentでは対処できず、Instrumental Variable(IV)法も治療が結果に直接影響し、かつ中介変数が存在しないことを仮定しているため、適用できない。
– 本研究では、未観測の交絡因子と中介変数が存在する状況に対処するために、Front-Door Criterionを使用することを目的としている。
– 実際には、Front-Door adjustmentに使用する変数集合をデータから特定することが困難な場合がある。
– 深層生成モデルの表現学習の能力を活用し、変数集合の表現学習にVariational AutoEncoderを用いたFDVAEを提案する。
– 合成データセットでの実験結果から、FDVAEの有効性と既存手法に対する優位性が示された。
– 実験結果から、FDVAEの性能は未観測の交絡因子の因果強度に対して敏感ではなく、学習された表現と真の値の次元不一致の場合でも適用できることが示された。
– さらに、三つの実データセットを用いて、FDVAEの潜在的な応用可能性を示した。

要約(オリジナル)

An essential problem in causal inference is estimating causal effects from observational data. The problem becomes more challenging with the presence of unobserved confounders. When there are unobserved confounders, the commonly used back-door adjustment is not applicable. Although the instrumental variable (IV) methods can deal with unobserved confounders, they all assume that the treatment directly affects the outcome, and there is no mediator between the treatment and the outcome. This paper aims to use the front-door criterion to address the challenging problem with the presence of unobserved confounders and mediators. In practice, it is often difficult to identify the set of variables used for front-door adjustment from data. By leveraging the ability of deep generative models in representation learning, we propose FDVAE to learn the representation of a Front-Door adjustment set with a Variational AutoEncoder, instead of trying to search for a set of variables for front-door adjustment. Extensive experiments on synthetic datasets validate the effectiveness of FDVAE and its superiority over existing methods. The experiments also show that the performance of FDVAE is not sensitive to the causal strength of unobserved confounders and is feasible in the case of dimensionality mismatch between learned representations and the ground truth. We further apply the method to three real-world datasets to demonstrate its potential applications.

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