分布自由的个体处理效应预测推断的不可实现性
统计方法学
2026-05-07 v1
摘要
对个体处理效应（Individual Treatment Effects, ITEs）的不确定性量化是因果推断中的一项艰巨挑战。受最近进步在 conformal prediction 方面的推动，多个研究旨在构建在强 ignor性和重叠性等标准假设下，对ITEs实现期望覆盖率的分布自由预测集。本文表明，在连续协变量的存在下，这类目标根本不可实现。具体地，我们建立了有限样本和渐近不可实现性结果，表明任何为ITEs实现期望覆盖率的分布自由预测集必须是平凡的，即具有无限的预期长度。我们的分析依赖于ITE推断与条件独立性测试难度之间的联系，突显了因果推断中缺失数据性质所施加的内在限制。这些结果提供了一种新的视角来理解现有方法，阐明了其看似成功必然依赖于标准因果假设之外的额外结构性假设。
引用
@article{arxiv.2605.05051,
title = {Impossibility of Distribution-Free Predictive Inference for Individual Treatment Effects},
author = {Chongguang Tao and Zheng Zhou and Yuhong Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.05051},
year = {2026}
}