Proximal Identification and Estimation in Front-Door Causal Structures with Unobserved Confounding of the Mediator
中介存在未观测混杂的前门因果结构：近端识别与估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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中介存在未观测混杂的前门因果结构：近端识别与估计
- 研究问题
- 当前门结构中的中介变量受到未观测混杂影响时，能否利用这些混杂因素的信息代理变量放宽经典前门标准并识别因果效应？
- 方法与思路
- 作者提出前门标准的近端推广，在观测到中介混杂代理变量时构造三种识别策略，并设计代入及影响函数估计方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该推广允许处理与结果之间的任意混杂及中介的未观测混杂，提供相应识别泛函与估计策略，并通过模拟评估。
- 阅读关注点
- 应核对代理变量的角色、条件独立与完备性等要求是否适用，三种策略的区别，以及影响函数估计对辅助模型和收敛率的要求。
- 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。摘要未列出具体识别条件，不能认为只要观测到相关代理就能识别效应。
原文摘要
Unobserved confounding is a fundamental obstacle in causal inference problems. In the graphical modeling literature, a general theory has been developed that allows identification in the presence of hidden variables, with some limitations. In particular, Pearl's celebrated front-door criterion allows nonparametric identification in the presence of unobserved common causes of the treatment and the outcome, however it requires the presence of an unconfounded variable that mediates all causal influence from the treatment to the outcome. This stringent requirement limits the applicability of the front-door criterion. We propose proximal generalizations of the front-door criterion, allowing both arbitrary treatment/outcome confounding, and unobserved confounders of the mediator, provided informative proxies for the latter type of confounders are observed. In addition to deriving three new identification strategies in this setting, we provide plug-in and influence function-based estimation strategies for the resulting functionals, and evaluate their performance through simulations.