文件名称：丢失数据作为因果推理问题-研究论文
文件大小：345KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 10:43:08
论文研究
我们解决了当数据不是随机丢失时，决定是否存在给定关系 Q 的无偏估计量的问题。 我们采用一种称为“缺失图”的正式表示来明确描绘导致缺失的因果机制，并对这些机制与被测量变量之间的依赖关系进行编码。 使用这种表示，我们定义了可恢复性的概念，它确保对于给定的缺失图 G 和给定的查询 Q 存在一种算法，该算法可以产生 Q 的无偏估计。也就是说，在大样本的限制下，该算法应该产生 Q 的估计，就好像没有数据丢失一样。 我们进一步提出了图形应该满足的条件，以便保持可恢复性，并设计算法来检测这些条件的存在。