一个完备的广义调整准则
统计理论
2015-07-07 v1 统计理论
摘要
协变量调整是一种从观测数据估计总因果效应的广泛使用方法。近年来，已发展出若干图形准则，用于从图形因果模型中识别有效的调整协变量。这些准则可以处理多重原因、潜在混杂或因果结构的部分知识；然而，它们的多样性令人困惑，且其中一些仅是充分的而非必要的。在本文中，我们提出了一个准则，它对四类不同的图形因果模型既是必要的也是充分的：有向无环图 (DAGs)、最大祖先图 (MAGs)、完备部分有向无环图 (CPDAGs) 和部分祖先图 (PAGs)。我们的准则包含了现有准则，并以此方式统一了针对一大类图类的调整集构造。
引用
@article{arxiv.1507.01524,
title = {A Complete Generalized Adjustment Criterion},
author = {Emilija Perković and Johannes Textor and Markus Kalisch and Marloes H. Maathuis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1507.01524},
year = {2015}
}
备注
10 pages, 6 figures, To appear in Proceedings of the 31st Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI2015)