The Missing Corner: When Sharp Causal Bounds Fail to Compose
缺失的角点：尖锐因果界何时无法组合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：摘要围绕潜在结果、平均治疗效应的部分识别和尖锐界联合可达性展开，直接属于因果推断。
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缺失的角点：尖锐因果界何时无法组合
- 研究问题
- 多个环境共享潜在结果联合分布时，两个潜在结果均值各自的尖锐界，何时能够相减得到平均治疗效应的尖锐界？
- 方法与思路
- 作者在二元治疗和结果、严格选择概率界及内部治疗倾向下，刻画均值联合可达区域，并构造失配情形和扰动证书。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称选择概率绝对界跨环境一致是普遍可组合的充要条件；一致时区域呈矩形，失配时可出现稳健缺口及因果符号变化。
- 阅读关注点
- 应核对共享联合分布与选择界的精确定义、充要条件的量词范围，以及端点模型、线性计算复杂度和失配构造的证明。
- 阅读边界
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原文摘要
Sharp bounds on two potential-outcome means need not combine into sharp bounds on their difference. We characterize exactly when composition is guaranteed across environments sharing a joint potential-outcome law. For binary treatment and outcome, fix strict selection-probability bounds and interior treatment propensities. Subtracting the full model's sharp mean intervals gives sharp average-treatment-effect bounds for every compatible observed law if and only if the absolute selection bounds coincide across environments. Under this alignment, the complete mean region is rectangular; its endpoints and attaining causal models require $O(K)$ arithmetic operations for $K$ environments. For every mismatch, failure occurs on a relatively open set of positive observed tables at the prescribed propensities and persists under small joint drift. We give computable perturbation certificates and an exact family whose gap is first order in the mismatch. A separate finite-confounding family shows when the lost joint information changes an identified causal sign. These results distinguish local marginal sharpness from joint attainability after combining environments.