Bayesian Sensitivity Analysis for Causality
Bayesian sensitivity analysis for causality quantifies how much an unmeasured confounder would need to influence both treatment assignment and outcome to overturn a causal conclusion. Rather than testing a single worst-case scenario, it places prior distributions over the strength of hidden confounding, propagates uncertainty through a full Bayesian model, and reports a posterior distribution for the causal effect that honestly reflects what is and is not identified from observed data.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- McCandless, L. C., Gustafson, P., & Austin, P. C. (2007). Bayesian propensity score analysis for observational data. Statistics in Medicine, 26(8), 1704-1718. · DOI 10.1002/sim.3460
- Gustafson, P. (2015). Bayesian Inference for Partially Identified Models: Exploring the Limits of Limited Data. CRC Press / Chapman & Hall. · ISBN 9781439869390
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.