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Bounding Causal Effects with Leaky Instruments

David S. Watson · Jordan Penn · Lee M. Gunderson · Gecia Bravo-Hermsdorff · Afsaneh Mastouri 等 6 位作者首次提交 2024-04-05 · 修订 2024-05-08 · v2arXiv预印本

利用存在有限泄漏的工具变量界定因果效应AI 解读

Instrumental variables (IVs) are a popular and powerful tool for estimating causal effects in the presence of unobserved confounding. However, classical approaches rely on strong assumptions such as the $\textit{exclusion criterion}$ , which states that instrumental effects must be entirely mediated by treatments. This assumption often fails in practice. When IV methods are improperly applied to data that do not meet the exclusion criterion, estimated causal effects may be…Instrumental variables (IVs) are a popular and powerful tool for estimating causal effects in the presence of unobserved confounding. However, classical approaches rely on strong assumptions such as the $\textit{exclusion criterion}$, which states that instrumental effects must be entirely mediated by treatments. This assumption often fails in practice. When IV methods are improperly applied to data that do not meet the exclusion criterion, estimated causal effects may be…

微观 · 因果推断工具变量

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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