Kausal identifikation med rettede acykliske grafer (do-calculus)
DAG kausal identifikation er et rammeværk, udviklet af Judea Pearl (2009), der kodificerer kausale antagelser som en rettet acyklisk graf og anvender do-calculus reglerne til at bestemme, hvorvidt og hvordan en kausal effekt kan identificeres fra observationsdata. Det håndterer systematisk confounders, instrumentelle variable og 'backdoor'-stier.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Pearl, J. (2009). Causality: Models, Reasoning, and Inference (2nd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-0521895606
- Pearl, J., Glymour, M., & Jewell, N. P. (2016). Causal Inference in Statistics: A Primer. Wiley. ISBN: 978-1119186847
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 1). Causal Identification with Directed Acyclic Graphs (do-calculus). ScholarGate. https://scholargate.app/da/causal-inference/dag-identification
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Instrumentalvariabel (IV) Metoden til Kausal InferensSundhedsøkonomi↔ compare
- Vægtning med den inverse behandlingssandsynlighed (IPW / IPTW)Kausal inferens↔ compare
- MediationsanalyseStatistik↔ compare
- Propensity Score MatchingForskningsstatistik↔ compare
- Følsomhedsanalyse for skjult bias (Rosenbaum Bounds / E-værdi)Kausal inferens↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →