Краткое содержание

arXiv:2401.06925v3 Тип объявления: replace-cross Аннотация: Статистический причинный анализ осложняется тремя различными явлениями: скрытыми общими причинами, причинными циклами и скрытым отбором. Фундаментальные работы по структурным причинным моделям (SCM), например, Bongers et al. (2021, Ann. Stat., 49(5): 2885-2915), рассматривают циклы и латентные переменные, в то время как аналогичного изложения для скрытого отбора не хватает. Цель данной статьи — разработать теоретический фундамент для моделирования скрытого отбора с помощью SCM. Для этого мы вводим операцию условного перехода для SCM: она отображает SCM с явными механизмами отбора в модель без них, сохраняя при этом причинную семантику для выбранной субпопуляции. Графически, в направленных смешанных графах мы расширяем двунаправленное ребро — выходя за рамки кодирования скрытой общей причины — чтобы также кодировать скрытый отбор. Мы доказываем, что операция условного перехода сохраняет простоту, ацикличность и линейность SCM, а также хорошо взаимодействует с маргинализацией, условными переходами и интервенциями.