在存在潜变量和选择偏差的情况下识别总效应
统计方法学
2012-06-18 v1 人工智能
应用统计
摘要
假设变量间的因果关系可描述为有向无环图及其对应的线性结构方程模型。我们考虑在存在潜变量以及处理变量与响应变量之间存在选择偏差的情况下，总效应的识别问题。Pearl 及其同事提供了后门准则、前门准则（Pearl, 2000）和条件工具变量法（Brito and Pearl, 2002），作为存在潜变量时总效应的可识别性准则，但未涵盖存在选择偏差的情况。为解决此问题，我们基于可识别的因子模型提出了新的总效应图形可识别性准则。本文结果有助于在观察性研究中识别总效应，并为因子模型的识别条件提供了新视角。
引用
@article{arxiv.1206.3239,
title = {On Identifying Total Effects in the Presence of Latent Variables and Selection bias},
author = {Zhihong Cai and Manabu Kuroki},
journal= {arXiv preprint arXiv:1206.3239},
year = {2012}
}
备注
Appears in Proceedings of the Twenty-Fourth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI2008)