摘要因果图中的平均受控与平均自然微观直接效应
人工智能
2025-10-10 v2 统计方法学
摘要
在本文中，我们研究了由摘要因果图表示的因果系统中平均受控直接效应和平均自然直接效应的可识别性。摘要因果图是全因果图的抽象，常用于动态系统，其中循环和省略的时间信息使因果推断复杂化。与直接效应通常更易于识别和估计的传统线性设定不同，非参数直接效应对于处理现实世界的复杂性至关重要，特别是在流行病学背景下，变量（例如遗传、环境和行为因素）之间的关系通常是非线性的，因此其定义和识别要困难得多。特别地，我们给出了在存在隐藏混杂的情况下，从摘要因果图中识别平均受控微观直接效应和平均自然微观直接效应的充分条件。此外，我们证明了在无隐藏混杂且我们仅关心通过调整进行识别的设定下，为平均受控微观直接效应给出的条件也是必要的。
引用
@article{arxiv.2410.23975,
title = {Average Controlled and Average Natural Micro Direct Effects in Summary Causal Graphs},
author = {Simon Ferreira and Charles K. Assaad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.23975},
year = {2025}
}