Conditional Independence in Statistical Theory
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分类依据与纠错
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统计理论中的条件独立
- 研究问题
- 条件独立的一些基本性质能否为统计推断提供统一概念框架，并解释充分性、识别、因果推断等领域的联系？
- 方法与思路
- 作者从条件独立的启发式性质出发，考察其在充分性与辅助性、因果推断、预测和数据选择机制等主题中的作用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，条件独立可构成理解统计推断诸多理论的概念框架，并通过多个统计领域展示其解释作用。
- 阅读关注点
- 应核对各项条件独立性质的形式化表述，以及它们在参数识别、因果解释和数据选择中的不同逻辑作用。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；这是一项广泛的理论框架讨论，摘要未给出具体因果识别条件或可直接实施的估计程序。
原文摘要
Summary Some simple heuristic properties of conditional independence are shown to form a conceptual framework for much of the theory of statistical inference. This framework is illustrated by an examination of the rôle of conditional independence in several diverse areas of the field of statistics. Topics covered include sufficiency and ancillarity, parameter identification, causal inference, prediction sufficiency, data selection mechanisms, invariant statistical models and a subjectivist approach to model-building.