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Causal Inference on Distribution Functions

Zhenhua Lin · Dehan Kong · Linbo Wang首次提交 2021-01-05 · 修订 2022-10-24 · v3arXiv预印本

分布函数结果的因果推断AI 解读

Understanding causal relationships is one of the most important goals of modern science. So far, the causal inference literature has focused almost exclusively on outcomes coming from the Euclidean space $\mathbb{R}^p$ . However, it is increasingly common that complex datasets are best summarized as data points in non-linear spaces. In this paper, we present a novel framework of causal effects for outcomes from the Wasserstein space of cumulative distribution functions, which…Understanding causal relationships is one of the most important goals of modern science. So far, the causal inference literature has focused almost exclusively on outcomes coming from the Euclidean space $\mathbb{R}^p$. However, it is increasingly common that complex datasets are best summarized as data points in non-linear spaces. In this paper, we present a novel framework of causal effects for outcomes from the Wasserstein space of cumulative distribution functions, which…

微观 · 因果推断微观 · 分位数与分布效应

关联记录被引 1 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

AI 解读阅读原文 ↗BibTeX ↓