Att lära sig individuella kausala effekter av observationsdata, t.ex. att dra slutsatsen om den mest effektiva medicineringen för en viss patient, är ett problem av allt större betydelse för beslutsfattare. Den viktigaste aspekten av slutsatsen om orsakssamband från observationsdata är hanteringen av konfundorer, faktorer som påverkar både ett ingripande och resultatet av detta. En noggrant utformad observationsstudie försöker mäta alla viktiga förvillare. Men även om man inte har direkt tillgång till alla förvillare, kan det finnas bullriga och osäkra mätningar av proxis för förvillare. Vi bygger vidare på de senaste framstegen i latent variabel modellering för att samtidigt uppskatta den okända latent utrymme sammanfatta congrunders och den kausala effekten. Vår metod är baserad på Variational Autoencoders (VAE) som följer den kausala strukturen av inferens med proxies. Vi visar att vår metod är betydligt mer robust än befintliga metoder, och matchar state-of-the-art på tidigare riktmärken med fokus på individuella behandlingseffekter.
Vårt arbete närmast relaterar till Causal Effect Variational Autoencoder REF.
Causal Effect Inference with Deep Latent-Variable Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}