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Sensitivity Analysis to Unobserved Confounding with Copula-based Normalizing Flows
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AI
DOI：10.1016/j.ijar.2025.109531.png)
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摘要
En 中文
• 我们提出了一种用于因果推断中未观测混杂的敏感性分析方法。该方法基于基于copula的因果图归一化流。
• 我们还提出了敏感性分析方法的贝叶斯版本。假设敏感性参数的先验分布使我们能够推导出ACE的后验分布，从而能够推导出可信区间。
• 最后，通过利用模拟数据和真实世界数据的实验，我们展示了我们敏感性分析方法的优势。
Keyword:
causal inference
sensitivity analysis
unobserved confounding
copula-based causal graphical model
normalizing flow
Bayesian inference
期刊
IF:
3
论文数:
3.0K
被引数:
5.1K
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