RobustIV and controlfunctionIV: Causal Inference for Linear and Nonlinear Models with Invalid Instrumental Variables
RobustIV 与 controlfunctionIV：可能无效工具变量下的因果推断软件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：摘要明确处理无效工具变量、内生性和因果效应推断，直接对应因果推断；非线性模型本身不足以认定经济结构估计。
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…
RobustIV 与 controlfunctionIV：可能无效工具变量下的因果推断软件
- 研究问题
- 当候选工具变量可能无效时，如何在低维或高维线性模型及非线性结果模型中实现因果效应估计与可靠推断？
- 方法与思路
- 作者介绍两个 R 软件包，分别实现两阶段硬阈值、内生性检验、搜索与抽样推断，以及非线性模型中的控制函数方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，软件覆盖有效工具变量筛选及对筛选错误稳健的一致有效推断，并以经济数据和 Framingham 心脏研究演示应用。
- 阅读关注点
- 应核对工具变量有效性的判定条件、高维情形的要求、筛选后推断保证，以及非线性控制函数方法对应的效应参数。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未经核实；摘要未说明识别假设、具体应用结果或软件维护状态，不能据此验证推断保证。
原文摘要
We present R software packages RobustIV and controlfunctionIV for causal inference with possibly invalid instrumental variables. RobustIV focuses on the linear outcome model. It implements the two-stage hard thresholding method to select valid instrumental variables from a set of candidate instrumental variables and make inferences for the causal effect in both low- and high-dimensional settings. Furthermore, RobustIV implements the high-dimensional endogeneity test and the searching and sampling method, a uniformly valid inference method robust to errors in instrumental variable selection. controlfunctionIV considers the nonlinear outcome model and makes inferences about the causal effect based on the control function method. Our packages are demonstrated using two publicly available economic data sets together with applications to the Framingham Heart Study.