Aug, 2022

基于图形因果模型的数据驱动因果效应估计：一项调查

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TL;DR本文综述了通过基于图形因果模型的搜索策略，发现因果效应相关有用知识的数据驱动方法，重点讨论这些方法面临的挑战，探讨了方法的假设、优点和局限性，希望这篇文章能够激励更多的研究人员设计更好的数据驱动方法来解决因果效应估计等领域的实际问题。
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发现论文，激发创造
  • 因果推断综述

    本文综述了在潜在结果框架下，针对观察数据的因果推断方法。这些方法分为两类，包括传统的统计学方法和最新的机器学习方法，还介绍了这些方法在广告、推荐、医学等领域的应用以及常用的基准数据集和开源代码。

    Feb, 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

  • 计量经济学中的因果推断和数据融合

    本文讨论了人工智能（AI）文献中关于因果推断的近期进展，其具有可自动化的算法标准、中等平衡的优势等特点，有望对计量方法做出贡献。

    Dec, 2019

  • 因果结构学习

    本文研究了关于基于数据学习因果模型的结构学习算法，比较了它们在不同场景下的实验性能表现。

    Jun, 2017

  • 持续因果效应估计：挑战与机遇

    在大数据时代，处于生态经济学、医疗保健、网络挖掘、在线广告和市场营销等多个领域的观测数据的因果关系进一步的理解异常重要。然而目前现有的因果效果评估方法主要集中在源特定和固定的观测数据上，缺乏对数据连续性、领域适配性以及海量数据的易用性等问题的持续性研究，而这些问题非常普遍。本论文定义了持续性治疗效果的评估问题，并提出了问题的研究难点和可能的解决方案。最后，我们还讨论了未来该领域的研究方向。

    Jan, 2023

  • 部分干预因果模型

    该论文提出了一种基于单一世界干预图的因果推断方法，建立了一种允许特定变量干预的图模型，并提出了一种干预计算法则。

    Oct, 2021

  • 从因果对到因果图

    通过概率分布和因果关系特征，提出了一种计算效率高的因果结构学习方法，并在合成和真实数据集上进行了验证。

    Nov, 2022

  • 条件生成模型足以从任何因果效应估计中进行抽样

    通过条件生成模型的向前推导计算，我们展示了对于任意可识别因果效应的计算。基于此结果，我们设计了一种扩散基础的方法，在图像数据上从任意（条件）干预分布中采样。作为算法的应用，我们通过分析虚假相关性的强度和解耦的水平，对预先在 CelebA 数据集上训练的两个大型条件生成模型进行了评估。

    Feb, 2024

  • 从观测数据中估计高维干预效应

    本研究提出了一种利用干预演算法来推测协变量对响应参数的因果效应的算法，并运用这个方法去确定变量的重要性。

    Oct, 2008

  • 识别条件因果效应

    论文探讨了使用非实验数据和因果假设对行动效应进行评估的方法。提供了一种系统识别变量集之间的因果关系的程序，条件是一些变量被视为未观测到。可识别的条件因果效应通过观测到的联合分布来表示。

    Jul, 2012