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Higher-Order Least Squares: Assessing Partial Goodness of Fit of Linear Causal Models

Christoph Schultheiss · Peter Bühlmann · Ming Yuan刊期 2024-04-02 · 卷 119（546）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

高阶最小二乘：评估线性因果模型的局部拟合优度AI 解读

We introduce a simple diagnostic test for assessing the overall or partial goodness of fit of a linear causal model with errors being independent of the covariates. In particular, we consider situations where hidden confounding is potentially present. We develop a method and discuss its capability to distinguish between covariates that are confounded with the response by latent variables and those that are not. Thus, we provide a test and methodology for partial goodness of…

微观 · 因果推断高维与机器学习
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