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The Probability of Tiered Benefit: Partial Identification with Robust and Stable Inference

Johan de Aguas · Sebastian Krumscheid · Johan Pensar · Guido Biele首次提交 2025-02-14 · 修订 2025-03-15 · v2arXiv预印本

分层获益概率：部分识别与稳健、稳定的推断AI 解读

We define the Probability of Tiered Benefit in scenarios with a binary exposure and an outcome that is either categorical with $K \geq 2$ ordered tiers or continuous partitioned by $K-1$ fixed thresholds into disjoint intervals. Similarly to other pure counterfactual queries, this parameter is not $g$ -identifiable without additional assumptions. We demonstrate that strong monotonicity does not suffice for point identification when $K \geq 3$ and provide sharp bounds both…We define the Probability of Tiered Benefit in scenarios with a binary exposure and an outcome that is either categorical with $K \geq 2$ ordered tiers or continuous partitioned by $K-1$ fixed thresholds into disjoint intervals. Similarly to other pure counterfactual queries, this parameter is not $g$-identifiable without additional assumptions. We demonstrate that strong monotonicity does not suffice for point identification when $K \geq 3$ and provide sharp bounds both…

微观 · 因果推断部分识别与矩不等式微观 · 分位数与分布效应

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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