計算機科学 > 機械学習
arXiv:2603.09288 (cs)
[2026年3月10日に投稿]
題名:Proxy-Guided Measurement Calibration
Saketh Vishnubhatla および他4名の著者による「Proxy-Guided Measurement Calibration」という題名の論文のPDFを表示
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HTML（実験的）
要旨:調査や行政記録を通じて収集される集計結果変数は、しばしば体系的な測定誤差の影響を受けます。例えば災害の損失データベースでは、郡（カウンティ）レベルで報告された損失は、現場でのデータ収集能力の違い、報告慣行、そして出来事（イベント）の特性によって、真の損害と異なることがあります。このようなミスキャリブレーションは、下流の分析や意思決定を難しくします。本研究では、結果のミスキャリブレーションの問題を扱い、体系的な誤差を推定し修正するための、代理変数（プロキシ変数）に導かれる枠組みを提案します。データ生成過程を、因果グラフを用いてモデル化し、真の結果を駆動する潜在的なコンテンツ変数と、体系的な誤差を引き起こす潜在的なバイアス変数を分離します。主要な洞察は、真の結果に依存する一方で、バイアスのメカニズムとは独立である代理変数が、バイアスを定量化するための同定情報を提供する、という点です。この構造を活用して、変分オートエンコーダ（VAE）を用いる二段階の手法を導入し、コンテンツとバイアスの潜在変数を切り離すことで、関心対象の結果に対するバイアスの効果を推定できるようにします。本アプローチの前提となる仮定を分析し、合成データ、ランダム化試験から導出した準合成データ、ならびに災害損失報告に関する実世界の事例研究で評価します。
| 分野: | 機械学習 (cs.LG) |
| 引用方法: | arXiv:2603.09288 [cs.LG] |
| (または、このバージョンでは arXiv:2603.09288v1 [cs.LG]) | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.09288
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