Discussion of "Causal and counterfactual views of missing data models" by Razieh Nabi, Rohit Bhattacharya, Ilya Shpitser, & James M. Robins
《缺失数据模型的因果与反事实视角》讨论AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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《缺失数据模型的因果与反事实视角》讨论
- 研究问题
- 因果与反事实工具如何帮助处理非随机缺失，并用于同时存在缺失数据和因果推断目标的问题，以及相关模型的估计？
- 方法与思路
- 这篇讨论围绕缺失数据有向无环图及非参数独立性限制展开，考察其他因果工具、联合问题和被讨论文章中一个模型的估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要介绍利用独立性限制识别非随机缺失模型的思路，并列出讨论的扩展方向；未明确宣称新的完整识别或估计定理。
- 阅读关注点
- 应区分被讨论原文的成果与讨论作者新增内容，核对图形限制的含义、识别论证，以及示例模型中估计方法的具体形式。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；所给摘要属于讨论文章，未提供具体估计结果，也不能据此复原原文证明。
原文摘要
We congratulate Nabi et al. (2022) on their impressive and insightful paper, which illustrates the benefits of using causal/counterfactual perspectives and tools in missing data problems. This paper represents an important approach to missing-not-at-random (MNAR) problems, exploiting nonparametric independence restrictions for identification, as opposed to parametric/semiparametric models, or resorting to sensitivity analysis. Crucially, the authors represent these restrictions with missing data directed acyclic graphs (m-DAGs), which can be useful to determine identification in complex and interesting MNAR models. In this discussion we consider: (i) how/whether other tools from causal inference could be useful in missing data problems, (ii) problems that combine both missing data and causal inference together, and (iii) some work on estimation in one of the authors' example MNAR models.