Simulation Experiments as a Causal Problem
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确用因果干预和图模型组织模拟设计，并以未测混杂及偏差放大为例，支持因果推断分类，尽管框架面向多个应用领域。
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将模拟实验视为因果问题
- 研究问题
- 能否把模拟实验的设计理解为对数据生成机制的因果干预，从而明确实验目标、改进设计，并更准确地解释方法表现？
- 方法与思路
- 作者使用因果框架和图模型，将参数与分布作为节点；通过预测误差与均值函数复杂度、未测混杂导致偏差放大两个例子展开。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称这种视角能够明确模拟所针对的目标量、提示更符合目标的设计修改，并为讨论特定模拟设计的性能指标提供结构。
- 阅读关注点
- 应核对图中干预与保持不变的机制如何定义、目标量如何对应模拟比较，以及两个例子中的设计修改是否改变了原研究问题。
- 阅读边界
- 这是预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收。摘要主要提出设计视角，未说明一般性定理或量化收益，不能推断所有模拟均会改善。
原文摘要
Simulation methods are among the most ubiquitous methodological tools in statistical science. In particular, statisticians often is simulation to explore properties of statistical functionals in models for which developed statistical theory is insufficient or to assess finite sample properties of theoretical results. We show that the design of simulation experiments can be viewed from the perspective of causal intervention on a data generating mechanism. We then demonstrate the use of causal tools and frameworks in this context. Our perspective is agnostic to the particular domain of the simulation experiment which increases the potential impact of our proposed approach. In this paper, we consider two illustrative examples. First, we re-examine a predictive machine learning example from a popular textbook designed to assess the relationship between mean function complexity and the mean-squared error. Second, we discuss a traditional causal inference method problem, simulating the effect of unmeasured confounding on estimation, specifically to illustrate bias amplification. In both cases, applying causal principles and using graphical models with parameters and distributions as nodes in the spirit of influence diagrams can 1) make precise which estimand the simulation targets , 2) suggest modifications to better attain the simulation goals, and 3) provide scaffolding to discuss performance criteria for a particular simulation design.