Vi studerar en modell där en målvariabel Y korreleras med en vektor X := (X 1,. .., X d ) av prediktor variabler är potentiella orsaker till Y. Vi beskriver en metod som visar i vilken utsträckning det statistiska beroendet mellan X och Y beror på påverkan av X på Y och i vilken utsträckning på grund av en dold gemensam orsak (medgrundare) av X och Y. Metoden bygger på koncentrationen av mätresultat för stora dimensioner d och ett oberoende antagande som anger att, i avsaknad av konfounding, vektorn för regressionskoefficienter som beskriver påverkan av varje X på Y har typiskt "generisk orientering" i förhållande till eigenrymderna i kovariansmatrisen av X. För specialfallet av en skaklare visar vi att förbryllande typiskt förstör denna allmänna orientering på ett karakteristiskt sätt som kan användas för att kvantitativt uppskatta mängden förbryllande (med förbehåll för våra idealiserade modellantaganden).
Vi beskriver metoden med REF för congrunder detektion.
Detecting Confounding in Multivariate Linear Models via Spectral Analysis
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Causal Inference', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}