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latent confounding
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潜在混淆变量的总效应在总结性因果图中的可识别性：基于前门准则的扩展
使用摘要因果图从观测数据中确定总效应的充分图形条件，即使存在隐藏的混杂和没有足够的变量集进行调整，也有助于从观测数据中理解和估计因果效应的持续努力。
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25 days ago
混合治疗效果的合成潜在结果
现代数据分析中常常依赖于使用大型数据集，其中包含多个不同的人群或数据源的综合。这些较小数据集之间的异质性构成了因果推断的两个主要挑战：（1）每个样本的来源可能会引入处理和效果之间的潜在混淆，（2）不同的人群对相同的处理可能会产生不同的反应，
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a month ago
ICLR
通过神经 ADMG 学习处理潜在混杂在因果推断中的作用
本文提出了一种基于自回归流的 ADM 深度学习方法，用于处理存在潜在混淆的非线性功能关系，可以同时确定数据背后的复杂因果关系和估计其功能关系。
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a year ago
探究存在未观测混杂因素和非高斯数据的因果发现
从多元观测数据中恢复因果关系结构，方法基于线性结构方程模型，可有效处理潜在混淆，并可通过无弓有向无环路径图恢复精确的因果结构。
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4 years ago
因果图中的分离器和调整集：完备准则和算法框架
本文提出了一种基于祖先图的算法框架，用于有效地测试，构建和枚举 $m$- 分隔符，从而较高效地进行非实验数据中因果效应的识别，同时还证明了通过协变调整进行因果效应识别与 $m$ 分离在有向无环图及最大祖先图中的一个子图的规约，并利用这些结果
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6 years ago
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