Causal Inference in the Multiverse of Hazard
风险率多重可能世界中的因果推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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风险率多重可能世界中的因果推断
- 研究问题
- 如何赋予风险率清晰的因果解释，处理对先前存活状态条件化导致的选择偏差，以及不同处理组比较人口难以定义的问题？
- 方法与思路
- 作者在可能世界框架下把先前存活状态作为干预对象，定义边际反事实风险率，并利用单世界干预图将其解释为受控直接效应。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出由不同时间点干预构成的风险率多重世界，并称累积与平均反事实风险率对应风险的和与均值，实际风险位于两者之间。
- 阅读关注点
- 应核对存活状态干预的形式定义与可解释性、受控直接效应的识别条件，以及实际风险位于和与均值之间这一关系的成立条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收未核实。摘要未说明干预如何从观测数据识别，也未给出估计程序及风险关系的完整条件。
原文摘要
Hazard serves as a pivotal estimand in both practical applications and methodological frameworks. However, its causal interpretation poses notable challenges, including inherent selection biases and ill-defined populations to be compared between different treatment groups. In response, we propose a novel definition of counterfactual hazard within the framework of possible worlds. Instead of conditioning on prior survival status as a conditional probability, our new definition involves intervening in the prior status, treating it as a marginal probability. Using single-world intervention graphs, we demonstrate that the proposed counterfactual hazard is a type of controlled direct effect. Conceptually, intervening in survival status at each time point generates a new possible world, where the proposed hazards across time points represent risks in these hypothetical scenarios, forming a "multiverse of hazard." The cumulative and average counterfactual hazards correspond to the sum and average of risks across this multiverse, respectively, with the actual world's risk lying between the two. This conceptual shift reframes hazards in the actual world as a collection of risks across possible worlds, marking a significant advancement in the causal interpretation of hazards.