引言因果效应(Causal Effects)是指一种现象或事件如何导致另一种现象或事件发生的影响。在许多科学研究、商业分析、政策评估甚至日常生活中,理解因果效应至关重要。它帮助我们了解背后的机制,不仅仅停留在观察…
凭借深度神经网络的强表征学习能力,深度增益模型 (Deep Uplift Modeling, DUM) 在高维数据空间中较好地实现对于处理因果效应 (casual/treatment effects) 的建模和估计,通过网络架构的设计和先验约束,使得原样本的事实特征空间变换到反事实表征空间的时候尽可能保留对因果效应估计有用的信息。其架构模块包括学习目标 (Learn...
Conditional Average Partial Effects(CAPE) GRF给定了一种框架:输入任意的score-function,能够指导最大化异质节点的方向持续分裂子树,和response类的模型一样,同样我们需要一些估计值(比如gini index、entropy)来计算分裂前后的score-function变化,计算估计值需要估计量,定义连续treatment的估计量为: θ(x)=ξ⊤Var[Wi...
CAPE（Conditional Average Partial Effects）是针对连续处理情况下的因果效应预估，它基于GRF框架，引入了估计量来指导分裂计算，最终存储在叶子节点的仍然是outcome的期望。通过工具变量和线性回归的动机，CAPE在寻找参数w时利用损失函数进行优化，目标是最快速度找到w，公式表明w是关于处理和结果的协方差/方差。
第21,25是Bayesian nonparametrics作为工具,一般用nonparametrics作为工具的目的都是估计heterogeneous effects。第22,23也是非参,但是用的模型具体一点,是BART。 Bayesian Causal的就写这么多了,今天发低烧,脑子有点转不动,欢迎大家在评论区补充自己读到的比较有意思的文献。
对于相同的数据下(observationally equivalent),我们根据不同的Causal Graph能得到不同的结论,所以,因果推断并不是一个从数据出发的科学,是需要我们领域知识来建模的学科。(Thus, causal effects cannot be estimated from the data itself without a causal story)...
( title = "Mediation Analysis Effects", x = "", y = "Estimate" ) + coord_flip()+ theme( plot.title = element_text(face = "bold", size = 14), axis.title = element_text(size = 12, face = "bold"), axis.text = element_text(size = 10) )+ scale_y_continuous(expand = c(...
You will not be able to find any material thing that exists independently, and you will not be able to find any happening that exists independently. In this world, there are no effects without causes and there are no causes without effects. Seeds that are buried in the ground perish prematu...
Causes and effects occur in a sequence;A preceding effect can also be a next cause.;Causal connections are important in causal chains.