更改

前门调整 (查看源代码)

添加45字节、 2021年7月22日 (四) 16:44

第2行：第2行：

==调整目的：因果效应估计==

−

我们期望在给定如下因果图的情况下，判断治疗变量 T 对结果变量 Y 的因果效应 <math> P(y|do(t)）</math>，其中 W 是一个未观测的混淆变量，M 是中介变量。（注意：我们现在观测不到W，无法进行后门调整）

+

我们期望在给定如下因果图的情况下，判断治疗变量 T 对结果变量 Y 的因果效应 <math> P(y|do(t))</math>，其中 W 是一个未观测的混淆变量，M 是中介变量。（注意：我们现在观测不到W，无法进行后门调整）

[[文件:Front door.png|缩略图|229x229像素|前门调整]]

第9行：第9行：

主要步骤如下<ref>https://www.bradyneal.com/Introduction_to_Causal_Inference-Dec17_2020-Neal.pdf</ref>：

−

#'''估计T对M的因果效应'''<math> P(m|do(t)）</math> ，由于T-W-Y-M 这条路径被 [[阻断]] （见 [[D-分离]]) <math> P(m|do(t)）=P(m|t)</math>

+

#'''估计T对M的因果效应'''<math> P(m|do(t))</math> ，由于T-W-Y-M 这条路径被 [[阻断]] （见 [[D-分离]]) <math> P(m|do(t))=P(m|t)</math>

−

#'''估计M对Y的因果效应'''<math> P(y|do(m)）</math>, 由于 T 阻断了[[后门路径]] M<-T<-W ->Y, 根据[[后门调整]] 我们可以轻松得到<math> P(y|do(m)）= \sum_t P(y|m,t) P(t)</math>

+

#'''估计M对Y的因果效应'''<math> P(y|do(m))</math>, 由于 T 阻断了[[后门路径]] M<-T<-W ->Y, 根据[[后门调整]] 我们可以轻松得到<math> P(y|do(m))= \sum_t P(y|m,t) P(t)</math>

−

#结合以上两种因果效应

+

#结合以上两种因果效应<math> P(y|do(t))= \sum_m P(y|do(m)) P(m| do(t))</math>

==前门准则==

24

个编辑