Learning Representations of Instruments for Partial Identification of Treatment Effects

要約

観察データから治療効果を信頼性高く推定することは、医学などの多くの分野において重要です。
ただし、因果推論の文献における標準的な仮定としての無交絡性に違反すると、推定は困難になります。
この研究では、任意の (潜在的に高次元の) 手段を活用して、条件付き平均治療効果 (CATE) の限界を推定します。
私たちの貢献は 3 つあります。 (1) CATE 上で有効な境界を生み出すために、機器を離散表現空間にマッピングすることにより、部分的な識別のための新しいアプローチを提案します。
これは、現実世界のアプリケーションで信頼性の高い意思決定を行うために非常に重要です。
(2) 潜在的な機器空間の調整された神経分割を使用して、厳密な境界を学習する 2 段階の手順を導き出します。
その結果、数値近似や敵対的トレーニングによる不安定性の問題が回避されます。
さらに、私たちの手順は、有限サンプル設定での推定の分散を減らし、より信頼性の高い推定値を生成することを目的としています。
(3) 私たちの手順が推定の分散を減らしながら有効な範囲を取得することを理論的に示します。
さらに、さまざまな設定での有効性を実証するために広範な実験を実施します。
全体として、私たちの手順は、潜在的に高次元の手段（たとえば、メンデルのランダム化など）を利用するための新しい道を実践者に提供します。

要約(オリジナル)

Reliable estimation of treatment effects from observational data is important in many disciplines such as medicine. However, estimation is challenging when unconfoundedness as a standard assumption in the causal inference literature is violated. In this work, we leverage arbitrary (potentially high-dimensional) instruments to estimate bounds on the conditional average treatment effect (CATE). Our contributions are three-fold: (1) We propose a novel approach for partial identification through a mapping of instruments to a discrete representation space so that we yield valid bounds on the CATE. This is crucial for reliable decision-making in real-world applications. (2) We derive a two-step procedure that learns tight bounds using a tailored neural partitioning of the latent instrument space. As a result, we avoid instability issues due to numerical approximations or adversarial training. Furthermore, our procedure aims to reduce the estimation variance in finite-sample settings to yield more reliable estimates. (3) We show theoretically that our procedure obtains valid bounds while reducing estimation variance. We further perform extensive experiments to demonstrate the effectiveness across various settings. Overall, our procedure offers a novel path for practitioners to make use of potentially high-dimensional instruments (e.g., as in Mendelian randomization).

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