Jan, 2022

祖先仪器方法用于因果推断，无需因果图

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TL;DR本文提出了一种基于最大祖先图 (MAG) 的新型工具 —— 祖先工具变量 (ancestral IV)，并通过理论与算法探讨，实现了从观测数据中自动发现祖先 IV 特征值并进行无偏因果效应估计的方法。实验结果表明，该方法能够在合成数据和实际数据集上比已有 IV 方法表现更好。
causal inferenceinstrumental variableslatent variablesancestral graphsdata-driven discovery
发现论文，激发创造
  • 从观测数据中发现祖先工具变量进行因果推断

    本文提出一种基于部分祖先图的数据驱动算法用于发现有效的工具变量，并在合成数据和真实世界数据集上进行实验证明其对因果效应估计的准确性优于现有基于工具变量的因果效应估计方法。

    Jun, 2022

  • 使用深度生成模型的条件工具因果推断

    本文提出了一种基于深度生成模型的数据驱动方法，用于从含有潜在混淆因素的数据中学习条件工具变量及其调节集的信息表示，并实现平均因果效应估计。通过大量的合成和实际数据实验，证明该方法优于现有的 IV 方法。

    Nov, 2022

  • 具有（某些）无效工具的有效因果推断

    本文提出一种方法，使用多个工具变量估计器计算最可能的因果效应，从而在不依赖于「排除假设」的情况下进行一致的工具变量估计。

    Jun, 2020

  • 学习条件工具变量表示以进行因果效应估计

    利用分离表示学习的优势，提出了一种名为 DVAE.CIV 的新方法，用于从具有潜在混淆因素的数据中学习和分离 CIV 和其条件集的表示，并进行因果效应估计。对合成和真实世界数据集的广泛实验结果表明，与现有的因果效应估计方法相比，所提出的 DVAE.CIV 方法具有卓越的性能。

    Jun, 2023

  • Auto IV: 自动仪器变量分解实现反事实预测

    本文提出了一种名为自动工具变量分解（AutoIV）算法来从观测变量（IV 候选变量）中自动生成具有 IV 角色的表达形式，通过最大化和最小化互信息约束来满足与处理和结果相关性和排除条件，以学习混淆因子及竞争信息以获得 IV 角色的表征，进而为基于 IV 的反事实预测生成有效的 IV 表征。

    Jul, 2021

  • Ivy: 因果推断的工具变量合成

    提出了一种新方法 Ivy，用于合并仪器变量候选项，以在处理相关和无效候选项时进行有效估算，与 allele scores 相比，该方法的实验结果表明更可靠、准确性更高。

    Apr, 2020

  • 因果推断与机器学习中的工具变量方法：一项调查

    介绍和讨论 IV 方法及其在因果推断和机器学习中的应用，主要包括两阶段最小二乘法、控制函数和 IV 评估；总结了实际应用场景中的数据集和算法，并讨论了未来研究的方向和问题。

    Dec, 2022

  • 条件工具变量回归与表示学习用于因果推断

    本文研究了在存在未观察到的混淆因素的情况下，从观察数据中估计因果效应的复杂问题。我们使用条件性工具变量（CIV）来缓解标准工具变量方法中的无混淆工具变量条件，并提出一种基于混淆平衡表征学习的非线性 CIV 回归，CBRL.CIV，以非线性情况下共同消除未观察到的混淆因素的混淆偏差并平衡观察到的混淆因素，无需线性假设。我们从理论上证明了 CBRL.CIV 的合理性。对合成数据集和两个实际数据集进行的大量实验证明了 CBRL.CIV 与最先进的基于工具变量的估计器相比的竞争性能以及在处理非线性情况方面的优越性。

    Oct, 2023

  • 利用泄漏工具限定因果效应

    通过使用一个允许一定程度上违反排除性准则的泄露工具集合，我们提出了一种在线性模型中进行部分识别的新方法，其通过凸优化目标为平均处理效应提供可靠的下确界，并实现推断程序以量化结果估计的不确定性。

    Apr, 2024

  • 广义工具变量

    本论文讨论了如何评估结合非实验数据和定性领域知识的直接因果效应，其中领域知识以有向无环图的形式进行编码，并且提供了仪器变量方法的一般化，适用于具有少量条件独立性的模型。

    Dec, 2012