半参数邻近因果推断

Nov, 2020

Semiparametric proximal causal inference

Yifan Cui, Hongming Pu, Xu Shi, Wang Miao, Eric Tchetgen Tchetgen

TL;DR本文介绍了一种基于测量协变量的局部因果推断框架，其中正式承认协变量测量是难以完美匹配真实混淆机制的，为在基于观测数据的因果推断中提供新的思路。作者提出了一套非参数近端推断的条件，建立了平均处理效应的半参数近端推断理论，以及多种相容性分析方案，并在模拟情境和实际数据集评估中予以展示。

Abstract

Skepticism about the assumption of no unmeasured confounding, also known as exchangeability, is often warranted in making causal inferences from observational data; because exchangeability hinges on an investigator's ability to accurately measure covariates that capture all potential s

causal inference observational data proximal causal inference covariate measurements average treatment effect

发现论文，激发创造

接近因果学习简介

本文提出了一种正式的潜在结果框架，用于接受不完美的代理变量并解决观察性研究中因未测偏差而引起的因果推断问题。通过引入足够的条件来实现非参数识别，并给出了相应的算法进行估计，其中包括对点处理和时变处理设置的处理，以及给出了使用近端 g 计算方法计算因果效应的应用案例。

Sep, 2020

因果中介分析的半参数理论：效率界限、多重稳健性和敏感性分析

本研究开发了一个半参数框架，以获取关于所谓的边际自然直接和间接因果效应的推论，同时适当考虑曝露和中介变量的大量先前混淆因素，尤其是在中介分析方面提出了增量稳健的本地有效估计量和一种新的双重稳健灵敏度分析框架。

Oct, 2012

Do Finetti：对可交换数据的因果效应研究

在非独立同分布数据的情景中，我们研究因果效应的估计，重点关注满足独立因果机制假设的可交换数据。为了弥补现有因果效应估计框架的不足，我们开发了针对可交换数据的广义框架，并引入了截断因式分解公式，以促进在我们的情景中对因果效应的识别和估计。为了说明潜在的应用，我们介绍了一个因果泊利亚球模型，并展示了干预在可交换数据设置中如何传播效应。最后，我们开发了一个算法，可以在多环境数据中进行同时因果发现和效应估计。

May, 2024

自适应实验中半参数有效推断

在顺序实验中，通过使用自适应增广逆概率加权估计量和倾向得分截断技术，我们提出了一种有效的平均处理效应推断方法，能够在变动的样本规模下进行推断并具有较窄的置信区间。

Nov, 2023

带噪声治疗和无附带信息可辨识的因果推断

本文提出了一种基于深层潜在变量模型和重要性加权变分目标的测量误差下因果推断的方法，使得即使没有测量误差方差和侧面信息，也可以得出可靠的因果效应估计。

Jun, 2023

估计平均处理效应：补充分析和剩余挑战

该研究探讨了在协变量数目较多的情况下，半参数估计平均处理效应的方法，建议研究人员除了报告点估计和标准误差外，还应该进行多种补充分析以评估估计可信度。

Feb, 2017

从高维观测研究中学习变异性源

我们的研究将因果估计推广到具有任意个维度或可测空间的结果，将传统的因果估计用于名义变量作为因果差异检验，提出了一种简单的方法来调整普遍一致的条件独立性检验，并证明这些检验是普遍一致的因果差异检验。数值实验证明，我们的方法 Causal CDcorr 与现有策略相比，在有限样本的有效性和功效方面都有所改进。我们的方法都是开源的，可以在 github.com/ebridge2/cdcorr 获取。

Jul, 2023

反事实推论和个体治疗效果的合规推断

本篇研究提出了一种基于符合性推断的方法，用于在潜在结果框架下产生反事实和个体治疗效果的可靠区间估计，适用于完全随机或分层随机试验，以及遵循强忽略性假设的一般观测研究。同时，该方法在机器学习算法的条件平均治疗效应估计上表现出了良好的优势。

Jun, 2020

朝着马尔科夫等价下界因果效应

预测未见干预的效果是数据科学中的一个基本研究问题。本文采用了部分祖先图（Partial Ancestral Graph）作为输入，提供了一种可以在数据驱动环境下计算因果效应界限的系统算法。

Nov, 2023

隐变量混淆的多重因果推断

本文提出了一个基于共享混杂物和独立治疗的多种治疗估计技术，并使用相互信息对混淆估计器进行正则化，同时使用独立于混淆物的治疗方法中的残留信息来恢复治疗效果，并在模拟和医学临床案例中进行了验证。

May, 2018