半工具变量：一种工具变量可容许性检验
统计方法学
2013-01-14 v1 人工智能
应用统计
摘要
在因果图模型中，变量 X 及其效应 Y 的工具变量是一个随机变量，它是 X 的原因，且独立于 Y 的所有原因（X 除外）（Pearl (1995), Spirtes et al (2000)）。工具变量可用于估计效应分布如何响应其原因的操纵，即使存在未测量的共同原因（混杂因子）。在典型的工具变量估计中，工具变量是基于领域知识选择的。目前尚无统计检验来验证一个变量是否为工具变量。在本文中，我们引入了半工具变量（semi-instrument）的概念，这是对工具变量概念的推广。我们表明，在加法模型框架下，在一定条件下，我们可以检验一个变量是否具有半工具性。此外，增加一些分布假设后，我们可以检验两个半工具变量是否均为工具变量。我们给出了算法来估计随机变量为半工具变量的 p 值，以及两个半工具变量均为工具变量的 p 值。这些算法可用于检验专家选择的工具变量，或自动识别工具变量。
引用
@article{arxiv.1301.2261,
title = {Semi-Instrumental Variables: A Test for Instrument Admissibility},
author = {Tianjiao Chu and Richard Scheines and Peter L. Spirtes},
journal= {arXiv preprint arXiv:1301.2261},
year = {2013}
}
备注
Appears in Proceedings of the Seventeenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI2001)