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Doubly robust treatment effect estimation with missing attributes

Imke Mayer · Erik Sverdrup · Tobias Gauss · Jean-Denis Moyer · Stefan Wager 等 6 位作者首次提交 2019-10-23 · 修订 2020-05-22 · v2arXiv预印本

属性缺失下的双重稳健处理效应估计AI 解读

Missing attributes are ubiquitous in causal inference, as they are in most applied statistical work. In this paper, we consider various sets of assumptions under which causal inference is possible despite missing attributes and discuss corresponding approaches to average treatment effect estimation, including generalized propensity score methods and multiple imputation. Across an extensive simulation study, we show that no single method systematically out-performs others. We…

微观 · 因果推断

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