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因果效应分层估计中的特征选择：来自潜在结果、因果图与结构方程的启示

统计方法学 2022-09-26 v1 机器学习

作者: P. Richard Hahn , Andrew Herren

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摘要

用于估计平均因果效应的理想回归（若存在）是什么？我们在离散协变量设定下研究此问题，推导了多种分层估计量的有限样本方差表达式。该方法厘清了支撑许多广被引用结果的基本统计现象。我们的阐述结合了三种不同的因果效应估计方法传统的洞见：潜在结果、因果图，以及带可加误差的结构模型。

关键词

特征选择分层估计量因果效应潜在结果因果图结构模型有限样本方差

引用

@article{arxiv.2209.11400,
  title  = {Feature selection in stratification estimators of causal effects: lessons from potential outcomes, causal diagrams, and structural equations},
  author = {P. Richard Hahn and Andrew Herren},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2209.11400},
  year   = {2022}
}