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Causal Inference with Missing Exposures and Missing Outcomes

Kirsten E. Landsiedel · Rachel Abbott · Atukunda Mucunguzi · Florence Mwangwa · Elijah Kakande 等 9 位作者首次提交 2025-06-03 · 修订 2026-06-16 · v4arXiv预印本

暴露与结局均存在缺失时的因果推断AI 解读

Missing data are ubiquitous in public health research. When estimating causal effects, there are well-established methods to address bias to due missing outcomes. Commonly, causal estimands are defined under hypothetical interventions to "set" the exposure and to prevent missingness. We demonstrate how this framework can be extended to missing exposures. We further extend this framework to incorporate missingness on the baseline outcome, which induces missingness on the…

微观 · 因果推断

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