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Model Criticism for Bayesian Causal Inference

Dustin Tran · Francisco J. R. Ruiz · Susan Athey · David M. Blei首次提交 2016-10-27 · 修订 2016-10-27 · v1arXiv预印本

贝叶斯因果推断的模型诊断AI 解读

The goal of causal inference is to understand the outcome of alternative courses of action. However, all causal inference requires assumptions. Such assumptions can be more influential than in typical tasks for probabilistic modeling, and testing those assumptions is important to assess the validity of causal inference. We develop model criticism for Bayesian causal inference, building on the idea of posterior predictive checks to assess model fit. Our approach involves…

微观 · 因果推断贝叶斯

关联记录被引 5 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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