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使用工具变量估计纵向数据中具有时间依赖潜在混杂因素的因果推断
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内容提要
本文研究了在存在未观察到的混淆因素的情况下，从观察数据中估计因果效应的复杂问题。提出了一种基于混淆平衡表征学习的非线性 CIV 回归，CBRL.CIV，以消除混淆偏差并平衡观察到的混淆因素，无需线性假设。实验证明了CBRL.CIV的竞争性能和在处理非线性情况方面的优越性。
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关键要点
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本文研究了在未观察到的混淆因素情况下估计因果效应的问题。
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使用条件性工具变量（CIV）来缓解标准工具变量方法中的无混淆工具变量条件。
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提出了一种基于混淆平衡表征学习的非线性CIV回归，称为CBRL.CIV。
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CBRL.CIV能够消除未观察到的混淆因素的混淆偏差，并平衡观察到的混淆因素，无需线性假设。
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理论上证明了CBRL.CIV的合理性。
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大量实验证明CBRL.CIV在竞争性能和处理非线性情况方面的优越性。
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