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替代结局与可迁移性

人工智能 2019-03-13 v4 统计方法学

摘要

因果效应的识别是因果推断中最基本的任务之一。我们考虑一个可识别性问题,其中部分实验数据和观测数据可用,但仅凭任一数据都不足以识别感兴趣的因果效应。在实验中测量的是替代结局,而非感兴趣的结局。该问题是基于替代实验的可识别性的推广,我们将其标记为替代结局可识别性。我们表明,可迁移性的概念为确定一大类查询的替代结局可识别性提供了充分条件。

关键词

引用

@article{arxiv.1806.07172,
  title  = {Surrogate Outcomes and Transportability},
  author = {Santtu Tikka and Juha Karvanen},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1806.07172},
  year   = {2019}
}

备注

This is the version published in the International Journal of Approximate Reasoning