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Regression-Based Estimation of Causal Effects in the Presence of Selection Bias and Confounding

Marlies Hafer · Alexander Marx首次提交 2025-03-26 · 修订 2026-08-21 · v2arXiv预印本

存在选择偏差与混杂时的因果效应回归估计AI 解读

We consider the problem of estimating the expected causal effect $E[Y|do(X)]$ for a target variable $Y$ when treatment $X$ is set by intervention, focusing on continuous random variables. In settings without selection bias or confounding, $E[Y|do(X)] = E[Y|X]$ , which can be estimated using standard regression methods. However, regression fails when systematic missingness induced by selection bias, or confounding distorts the data. Proxy variables unaffected by the selection…We consider the problem of estimating the expected causal effect $E[Y|do(X)]$ for a target variable $Y$ when treatment $X$ is set by intervention, focusing on continuous random variables. In settings without selection bias or confounding, $E[Y|do(X)] = E[Y|X]$, which can be estimated using standard regression methods. However, regression fails when systematic missingness induced by selection bias, or confounding distorts the data. Proxy variables unaffected by the selection…

微观 · 因果推断

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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