用数据驱动的信息理论革新因果推断
分析
这项研究引入了一个开创性的数据驱动的信息理论框架！它承诺即使在处理未测量的混杂因素时也能清晰地识别因果关系，这是对稳健分析的重大进步。该方法利用新颖的信息理论边界来提供准确的条件因果效应识别。
引用 / 来源
查看原文"Our key theoretical contribution shows that the f-divergence between the observational distribution P(Y | A = a, X = x) and the interventional distribution P(Y | do(A = a), X = x) is upper bounded by a function of the propensity score alone."
A
ArXiv Stats ML2026年1月27日 05:00
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