Towards Representation Learning for Weighting Problems in Design-Based Causal Inference
面向设计型因果加权问题的表征学习AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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面向设计型因果加权问题的表征学习
- 研究问题
- 当不使用结局信息构造设计型权重、且真实数据生成机制未知时，如何学习合适的协变量表征，减少加权中的表征选择误差？
- 方法与思路
- 作者突出表征选择造成的误差，提出寻找适当表征的一般框架，并结合平衡权重与神经网络构造端到端估计程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出同时学习灵活表征和权重的方法，称保留有前景的理论性质，并在多种常见因果推断任务中表现具有竞争力。
- 阅读关注点
- 应核对表征误差的定义、学习目标是否符合不使用结局的设计原则，以及权重稳定性、理论条件和因果任务的比较基准。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未说明具体理论保证和比较数值，不能认定学习表征必然优于固定表征。
原文摘要
Reweighting a distribution to minimize a distance to a target distribution is a powerful and flexible strategy for estimating a wide range of causal effects, but can be challenging in practice because optimal weights typically depend on knowledge of the underlying data generating process. In this paper, we focus on design-based weights, which do not incorporate outcome information; prominent examples include prospective cohort studies, survey weighting, and the weighting portion of augmented weighting estimators. In such applications, we explore the central role of representation learning in finding desirable weights in practice. Unlike the common approach of assuming a well-specified representation, we highlight the error due to the choice of a representation and outline a general framework for finding suitable representations that minimize this error. Building on recent work that combines balancing weights and neural networks, we propose an end-to-end estimation procedure that learns a flexible representation, while retaining promising theoretical properties. We show that this approach is competitive in a range of common causal inference tasks.