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Generalized Instrumental Variables

机译:广义工具变量

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摘要

This paper concerns the assessment of direct causal effects from a combination of: (ⅰ) non-experimental data, and (ⅱ) qualitative domain knowledge. Domain knowledge is encoded in the form of a directed acyclic graph (DAG), in which all interactions are assumed linear, and some variables are presumed to be unobserved. We provide a generalization of the well-known method of Instrumental Variables, which allows its application to models with few conditional independeces.
机译:本文涉及以下因素对直接因果关系的评估:(ⅰ)非实验数据,以及(ⅱ)定性领域知识。领域知识以有向无环图(DAG)的形式编码,其中所有交互均假定为线性,并且某些变量被假定为未观测到。我们提供了众所周知的工具变量方法的概括,该方法可以将其应用于几乎没有条件独立性的模型。

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