评估非线性加性噪声模型的整体与部分因果设定正确性
统计方法学
2024-03-28 v3 机器学习
摘要
我们提出一种方法来检测非线性因果加性且可能异方差的噪声模型中的模型误设。我们的目标是识别出即便在此类误设情况下也能推断因果效应的预测变量。我们基于多元观测数据分布的知识开发了一个通用框架。随后我们提出了一种有限样本数据算法，讨论其渐近性质，并在模拟与真实数据上展示其性能。
引用
@article{arxiv.2310.16502,
title = {Assessing the overall and partial causal well-specification of nonlinear additive noise models},
author = {Christoph Schultheiss and Peter Bühlmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.16502},
year = {2024}
}