双向遗传随机化（MR）的识别与估计：面对部分无效仪器变量
统计方法学
2024-07-15 v2 机器学习
机器学习
摘要
我们考虑从纯观察数据中估计双向遗传随机化 (MR) 中的因果效应的问题，其中通常存在一些无效仪器变量以及未测量的混淆。为了解决这个问题，大多数现有方法试图通过专家知识或假设因果模型为单向 MR 模型来寻找适当的有效仪器变量 (IV)。因此，本文首先理论地研究了从观察数据中识别双向 MR 的问题。特别是，我们提供了在正确识别有效 IV 集以使双向 MR 模型可识别的必要且充分条件，包括表型配对（即处理变量和结果变量）的因果方向。此外，基于识别理论，我们开发了一种类似聚类融合的方法来发现有效 IV 集并估计感兴趣的因果效应。我们理论地演示了所提出算法的正确性。实验结果表明，我们的方法在双向 MR 中估计因果效应方面有效。
引用
@article{arxiv.2407.07933,
title = {Identification and Estimation of the Bi-Directional MR with Some Invalid Instruments},
author = {Feng Xie and Zhen Yao and Lin Xie and Yan Zeng and Zhi Geng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.07933},
year = {2024}
}
备注
27 pages, 6 tables, 7 figures