Справедливый статистический вывод о результатах

В данной статье рассматривается задача справедливого статистического вывода, связанного с переменными результатов. Примерами являются задачи классификации и регрессии, а также оценивание эффектов лечения в рандомизированных исследованиях или по наблюдательным данным. Проблема справедливости возникает в таких задачах, когда некоторые ковариаты или виды лечения являются «чувствительными» в том смысле, что потенциально могут приводить к дискриминации. В статье утверждается, что наличие дискриминации можно содержательно формализовать как наличие влияния чувствительной ковариаты на результат по определённым причинно-следственным путям; этот подход обобщает идею Pearl (2009). Затем справедливую модель результата можно построить посредством решения задачи оптимизации с ограничениями. Обсуждается ряд осложнений, возникающих в классическом статистическом выводе вследствие такого подхода, и предлагаются обходные решения, основанные на последних результатах в области причинного и полупараметрического вывода.