A kernel test for causal association via noise contrastive backdoor adjustment
Causal inference grows increasingly complex as the dimension of confounders increases. Given treatments X𝑋, outcomes Y𝑌, and measured confounders Z𝑍, we develop a non-parametric method to test the do-null hypothesis that, after an intervention on X𝑋, there is no marginal dependence of Y𝑌 on X𝑋, agai...
Հիմնական հեղինակներ: | Hu, R, Sejdinovic, D, Evans, RJ |
---|---|
Ձևաչափ: | Journal article |
Լեզու: | English |
Հրապարակվել է: |
Journal of Machine Learning Research
2024
|
Նմանատիպ նյութեր
-
Causal inference via Kernel deviance measures
: Mitrovic, J, և այլն
Հրապարակվել է: (2018) -
Differentiable causal backdoor discovery
: Gultchin, L, և այլն
Հրապարակվել է: (2020) -
Noise contrastive meta-learning for conditional density estimation using kernel mean embeddings
: Ton, J-F, և այլն
Հրապարակվել է: (2021) -
An Out-of-Distribution Generalization Framework Based on Variational Backdoor Adjustment
: Hang Su, և այլն
Հրապարակվել է: (2023-12-01) -
Selection, ignorability and challenges with causal fairness
: Fawkes, J, և այլն
Հրապարակվել է: (2022)