Causal inference in connected populations with contagion
存在传播过程的关联群体中的因果推断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：摘要研究关联群体中的干预效应、网络溢出与结果传播，并讨论暴露假设及估计偏差，直接对应因果推断和网络干扰。
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…
存在传播过程的关联群体中的因果推断
- 研究问题
- 当个体结果通过网络传播并影响他人结果时，干预直接效应、溢出效应与传播机制如何交织，又会怎样改变因果推断？
- 方法与思路
- 作者推导同时存在溢出与传播时因果效应的闭式表达，分析忽略传播的模型估计及邻域暴露假设下设计估计的问题。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称传播即使在简单情形下也会与干预和溢出交织，既可能放大也可能削弱效应，并讨论估计偏差及可能的补救办法。
- 阅读关注点
- 全文应核对传播模型、干预与效应的定义、闭式结果的适用范围，以及邻域暴露假设失效时各类估计方法的具体后果。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未经核实；摘要未给出闭式表达的模型条件，也未说明补救方案的完整保证。
原文摘要
We address a gap in the literature on causal inference in connected populations: while there is a growing body of work on estimating causal effects in connected populations, little is known about how contagion and other network processes impact causal effects and inference. Contagion and other network processes imply that the outcomes of units affect the outcomes of other units, which enables the effects of interventions to propagate throughout connected populations and complicates insight into causal effects and inference. We offer novel insight into how contagion and other network processes impact causal effects and inference based on closed-form expressions for causal effects under spillover and contagion. These closed-form expressions reveal that the main effects of interventions, spillover, and contagion are intertwined even in the simplest possible settings, and that contagion can decrease or increase causal effects. We discuss statistical implications, including asymptotic bias of model-based estimators ignoring contagion, the violation of neighborhood exposure assumptions by unrestricted contagion and its effect on design-based estimators, and possible remedies.