Assessing the overall and partial causal well-specification of nonlinear additive noise models
评估非线性加性噪声模型的整体与局部因果设定正确性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究因果加性噪声模型的误设检测与可识别因果效应，属于因果推断。
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评估非线性加性噪声模型的整体与局部因果设定正确性
- 研究问题
- 非线性且可能异方差的因果加性噪声模型发生误设时，如何检测问题，并找出仍可据以推断因果效应的预测变量？
- 方法与思路
- 作者基于多元观测数据分布建立一般框架，提出有限样本算法，讨论渐近性质，并用模拟与真实数据展示表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出整体与局部误设评估方法，目标是在模型部分失效时保留可推断因果效应的变量，并提供理论和算法讨论。
- 阅读关注点
- 应核对局部正确性的定义、观测分布识别因果效应所需条件，以及算法如何区分模型误设与有限样本估计误差。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能确认同行评审或期刊接收。摘要未列出识别条件及渐近结论，不能推断可检测任意模型误设。
原文摘要
We propose a method to detect model misspecifications in nonlinear causal additive and potentially heteroscedastic noise models. We aim to identify predictor variables for which we can infer the causal effect even in cases of such misspecification. We develop a general framework based on knowledge of the multivariate observational data distribution. We then propose an algorithm for finite sample data, discuss its asymptotic properties, and illustrate its performance on simulated and real data.