基于Copula的多重因果推断敏感性分析
摘要
近期研究重点关注了多重同步干预的观察性研究中因果识别的潜力与缺陷。基于前人研究，研究表明即使给定干预条件下未测量混杂因子的条件分布已知，因果效应通常也不具备完全可识别性，但可能实现部分识别。基于这些发现，提出了一种针对多重干预场景的敏感性分析方法，用于刻画潜在未测量混杂因素的影响，该方法可用于表征与观测数据相容的因果效应范围。
方法特点
- 基于结果变量、干预变量和混杂因子联合分布的Copula分解方法
- 可叠加在任意观测数据模型之上
- 采用高斯Copula实现实践应用方案
- 建立因果效应可界定性的条件约束
应用方向
- 敏感性参数校准
- 效应估计稳健性量化
- 选择与先验假设最一致的模型
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