Questions tagged «treatment-effect»

作为应用统计学家/计量经济学家，我应该知道哪种因果关系理论方法？ 我知道（一点点） Neyman–Rubin因果模型（以及Roy，Haavelmo等） 珍珠的因果关系工作 格兰杰因果关系（尽管较少以治疗为导向） 我想念或应该了解哪些概念？ 相关：哪些理论是机器学习因果关系的基础？ 我已阅读这些有趣的问题和答案（1，2，3），但我认为这是一个不同的问题。我很惊讶地发现，例如《统计学习要素》中没有提到“因果关系” 。

16 machine-learning  causality  theory  treatment-effect 

在实施鲁宾的因果模型时，我们需要的（不可笑）假设之一是无混杂感，这意味着 (Y(0),Y(1))⊥T|X(Y(0),Y(1))⊥T|X(Y(0),Y(1))\perp T|X LHS是反事实，T是治疗方法，X是我们控制的协变量。 我想知道如何将其描述给对鲁宾因果模型了解不多的人。我理解为什么从理论上讲我们需要这个假设，但是从概念上我不确定为什么这很重要。具体来说，如果使用T作为治疗方法，那么潜在的结果是否应该非常依赖于它？同样，如果我们有一个随机对照试验，然后自动，(Y(0),Y(1))⊥T(Y(0),Y(1))⊥T(Y(0),Y(1))\perp T。为什么这适用呢？ 您将如何向未学习RCM的人描述“无足轻重/无知”的假设？

12 causality  treatment-effect  confounding