因果关系基本概念：后门标准

最新推荐文章于 2025-06-08 01:51:17 发布
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本文是阅读相关文章后的笔记，指出控制再多变量也不一定能准确估计，可采用后门标准判断应控制的变量。观测数据下需用调节方程式估计因果效应，不恰当调节变量存在问题。通过实例展示，利用后门标准找到合适变量控制，分析出X对Y的因果效应。

阅读David Salazar的文章Causality: To adjust or not to adjust后的笔记

文章目录

动机

  在前面的文章中，我们知道就算控制再多的变量，也不一定能准确估计。采用后门标准（backdoor-criterion）可以判断应该控制哪些变量。

  观测数据下隐藏着干涉数据，因此我们需要使用调节方程式(1)去估计因果效应，但根据d-分割标准，不恰当的调节变量会存在两方面的问题：⑴错误的调节不该被调节的变量，导致无关的因果路径被打开；⑵变量在现实中无法被观测，因此无法接受调节。
P ( Y = y ∣ d o ( X = x ) ) : = ∑ z P ( Y = y ∣ X = x , P A = z ) P ( P A = z ) (1) P(Y=y|do(X=x)):=\sum_z P(Y=y|X=x,PA=z)P(PA=z) \tag{1} P(Y=y∣do(X=x)):=

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