Valid Inference After Causal Discovery
因果发现之后的有效推断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：摘要明确研究因果结构发现之后的因果效应推断与覆盖保证。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
因果发现之后的有效推断
- 研究问题
- 在同一数据上先发现因果结构、再估计因果效应时，如何避免重复使用数据造成的置信区间覆盖失效？
- 方法与思路
- 作者开发因果发现后的有效推断工具，并在经验研究中比较朴素串联方法、所提方法以及数据分割方案的表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称朴素组合导致明显偏高的未覆盖率，所提方法能够获得可靠覆盖，并比数据分割实现更准确的因果发现。
- 阅读关注点
- 应核对允许使用的因果发现算法、推断目标如何随发现结果变化，以及覆盖保证的条件与结构发现准确性的评价指标。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未说明工具的具体构造、识别假设及覆盖保证是条件性还是无条件性。
原文摘要
Causal discovery and causal effect estimation are two fundamental tasks in causal inference. While many methods have been developed for each task individually, statistical challenges arise when applying these methods jointly: estimating causal effects after running causal discovery algorithms on the same data leads to "double dipping," invalidating the coverage guarantees of classical confidence intervals. To this end, we develop tools for valid post-causal-discovery inference. Across empirical studies, we show that a naive combination of causal discovery and subsequent inference algorithms leads to highly inflated miscoverage rates; on the other hand, applying our method provides reliable coverage while achieving more accurate causal discovery than data splitting.