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1 篇论文

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A Kernel Test for Causal Association via Noise Contrastive Backdoor Adjustment

Robert Hu · Dino Sejdinovic · Robin J. Evans首次提交 2021-11-25 · 修订 2024-06-02 · v4arXiv预印本

通过噪声对比后门调整检验因果关联的核方法AI 解读

Causal inference grows increasingly complex as the number of confounders increases. Given treatments $X$ , confounders $Z$ and outcomes $Y$ , we develop a non-parametric method to test the \textit{do-null} hypothesis $H_0:\; p(y|\text{\it do}(X=x))=p(y)$ against the general alternative. Building on the Hilbert Schmidt Independence Criterion (HSIC) for marginal independence testing, we propose backdoor-HSIC (bd-HSIC) and demonstrate that it is calibrated and has power for both…Causal inference grows increasingly complex as the number of confounders increases. Given treatments $X$, confounders $Z$ and outcomes $Y$, we develop a non-parametric method to test the \textit{do-null} hypothesis $H_0:\; p(y|\text{\it do}(X=x))=p(y)$ against the general alternative. Building on the Hilbert Schmidt Independence Criterion (HSIC) for marginal independence testing, we propose backdoor-HSIC (bd-HSIC) and demonstrate that it is calibrated and has power for both…

微观 · 因果推断核、筛与局部多项式

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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