Constructing valid instrumental variables in generalized linear causal models from directed acyclic graphs
从有向无环图构造广义线性因果模型的有效工具变量AI 解读 ↓
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从有向无环图构造广义线性因果模型的有效工具变量
- 研究问题
- 如何利用广义线性因果模型的图结构构造或评估有效工具变量，并衡量工具变量不完全有效时估计结果的可靠性？
- 方法与思路
- 作者依据工具变量的定义提出形式化有效性条件，用于构造或检验工具，并以自助法估计偏差平方，与经验方差合成可靠性指标。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该条件兼具工具变量构造与有效性检验用途，并提出类似均方误差的指标，评价不完全有效工具带来的估计风险。
- 阅读关注点
- 应核对图结构和模型条件是否可由数据验证、有效性检验需要哪些已知信息，以及自助法如何估计无效工具造成的偏差。
- 阅读边界
- 所给版本为 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未说明有效性条件细节及一致性主张的适用范围。
原文摘要
Unlike other techniques of causality inference, the use of valid instrumental variables can deal with unobserved sources of both variable errors, variable omissions, and sampling bias, and still arrive at consistent estimates of average treatment effects. The only problem is to find the valid instruments. Using the definition of Pearl (2009) of valid instrumental variables, a formal condition for validity can be stated for variables in generalized linear causal models. The condition can be applied in two different ways: As a tool for constructing valid instruments, or as a foundation for testing whether an instrument is valid. When perfectly valid instruments are not found, the squared bias of the IV-estimator induced by an imperfectly valid instrument -- estimated with bootstrapping -- can be added to its empirical variance in a mean-square-error-like reliability measure.