Ultra-High Dimensional Variable Selection for Doubly Robust Causal Inference
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Causal inference has been increasingly reliant on observational studies with rich covariate information. To build tractable causal procedures, such as the doubly robust estimators, it is imperative to first extract important features from high or even ultra-high dimensional data. In this paper, we propose causal ball screening for confounder selection from modern ultra-high dimensional data sets. Unlike the familiar task of variable selection for prediction modeling, our confounder selection procedure aims to control for confounding while improving efficiency in the resulting causal effect estimate. Previous empirical and theoretical studies suggest excluding causes of the treatment that are not confounders. Motivated by these results, our goal is to keep all the predictors of the outcome in both the propensity score and outcome regression models. A distinctive feature of our proposal is that we use an outcome model-free procedure for propensity score model selection, thereby maintaining double robustness in the resulting causal effect estimator. Our theoretical analyses show that the proposed procedure enjoys a number of properties, including model selection consistency and pointwise normality. Synthetic and real data analysis show that our proposal performs favorably with existing methods in a range of realistic settings. Data used in preparation of this paper were obtained from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle