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Enregistrement W3033114400 · doi:10.1214/22-sts879

The Role of Exchangeability in Causal Inference

2023· article· en· W3033114400 sur OpenAlexaff
Olli Saarela, David A. Stephens, Erica E. M. Moodie

Notice bibliographique

RevueStatistical Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Causal Inference Techniques
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCausal inferenceInferenceProperty (philosophy)Contrast (vision)Bayesian probabilityPredictive inferenceBayesian inferenceEconometricsCausal modelFrequentist inferenceComputer scienceCausal structureStatistical inferenceMathematicsArtificial intelligenceEpistemologyStatisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Though the notion of exchangeability has been discussed in the causal inference literature under various guises, it has rarely taken its original meaning as a symmetry property of probability distributions. As this property is a standard component of Bayesian inference, we argue that in Bayesian causal inference it is natural to link the causal model, including the notion of confounding and definition of causal contrasts of interest, to the concept of exchangeability. Here, we propose a probabilistic between-group exchangeability property as an identifying condition for causal effects, relate it to alternative conditions for unconfounded inferences (commonly stated using potential outcomes) and define causal contrasts in the presence of exchangeability in terms of posterior predictive expectations for further exchangeable units. While our main focus is on a point treatment setting, we also investigate how this reasoning carries over to longitudinal settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,100
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,256
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1000,256
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,021
Communication savante0,0060,026
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0040,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,340 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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