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实时 11:11:34
English(EN) Instrumental Variables in Continuous-Time Stochastic Processes

新框架将工具变量扩展到连续时间因果推断

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新的工具变量（IV）方法框架，可应用于连续时间随机过程。该框架解决了在存在未观测混淆因素的情况下，识别随时间演变系统中的因果效应的挑战。该方法在随机微分方程的漂移的无穷小层面编码因果效应，并提供了一个识别条件和估计方法，在实证测试中已被证明优于传统的最大似然法和离散时间IV方法。 AI

影响 扩展了适用于复杂、随时间演变系统的因果推断技术，可能提高AI模型的可解释性和可靠性。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Lars Pennig, S{\o}ren Wengel Mogensen, Niki Kilbertus ·

    连续时间随机过程中的工具变量

    arXiv:2611.07674v1 Announce Type: new Abstract: Causal questions often arise in systems that evolve in continuous time. While instrumental variable (IV) methods provide a principled approach to identify causal effects in static or discrete-time settings, even in the presence of u…

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