直接与间接效应——一种信息论视角
信息论
2020-08-26 v2 math.IT
应用统计
摘要
量化因果影响的信息论（IT）方法在文献中已获得一定关注，涵盖理论及应用领域（如神经科学与气候科学）。这些因果度量之所以可取，在于其模型无关且能捕捉非线性相互作用，但它们与常见的统计因果影响概念有根本不同：（1）比较关于效应的分布而非效应的值；（2）针对表示原因的随机变量而非原因的特定值来定义。本文提出直接、间接与总因果效应的 IT 度量。所提度量不同于现有 IT 技术，其能够度量针对原因特定值定义的因果效应，同时仍保留 IT 技术的灵活性与普遍适用性。我们给出了可识别性结果，并展示了所提度量在估计厄尔尼诺-南方涛动对北美太平洋西北地区温度异常因果效应中的应用。
引用
@article{arxiv.1912.10508,
title = {Direct and Indirect Effects -- An Information Theoretic Perspective},
author = {Gabriel Schamberg and William Chapman and Shang-Ping Xie and Todd P. Coleman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.10508},
year = {2020}
}