Orsakssamband från observationsdata är en ambitiös men mycket relevant uppgift, med olika tillämpningar som sträcker sig från naturvetenskap till samhällsvetenskap. Inom ramen för icke-parametriska tidsserier definieras orsakssamband genom interventioner (jfr. Pearl [19] ) är till stor del outforskad, även om tidsbeställning förenklar problemet avsevärt. Vi betraktar ett marginellt integrationssystem för att härleda orsakseffekter från observationsdata i tidsserier, MINT-T (marginal integration i tidsserier), som är en anpassning för tidsserier av en metod som föreslagits av Ernest och Bühlmann (Electron). J. Statist, s. 3155-3194, vol. 9, 2015) för oberoende uppgifter. Vårt tillvägagångssätt för stationära stokastiska processer är fullständigt icke-parametriskt och, förutsatt att inga momentana effekter konsekvent återvinner den totala kausala effekten av ett enda ingrepp med optimal endimensionell icke-parametrisk konvergens n −2/5 under antagande om regelbundenhetsförhållanden och två skillnader i en viss motsvarande regressionsfunktion. Därför förblir MINT-T i stort sett opåverkat av dimensionalitetens förbannelse så länge som jämnhetsförhållandena håller i högre dimensioner och det är möjligt för en stor klass av stationära tidsserier, inklusive ickelinjära och multivariata processer. För fallet med omedelbara effekter tillhandahåller vi ett förfarande som skyddar mot falska positiva påståenden om orsakssamband.
Marginal integration kan konsekvent uppskatta ATE med optimal endimensionell icke-parametrisk konvergens n −2/5 för kontinuerliga behandlingsvariabler REF.
Nonparametric causal inference from observational time series through marginal integration
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Methodology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}