Testing Causal Explanations: A Case Study for Understanding the Effect of Interventions on Chronic Kidney Disease
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Petousis, Panayiotis, Gordon, David, Nicholas, Susanne B., Bui, Alex A. T. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
AKIBoards: A Structure-Following Multiagent System for Predicting Acute Kidney Injury
par: Gordon, David, et autres
Publié: (2025)
par: Gordon, David, et autres
Publié: (2025)
Linking Model Intervention to Causal Interpretation in Model Explanation
par: Cheng, Debo, et autres
Publié: (2024)
par: Cheng, Debo, et autres
Publié: (2024)
Feature Attribution with Necessity and Sufficiency via Dual-stage Perturbation Test for Causal Explanation
par: Chen, Xuexin, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Xuexin, et autres
Publié: (2024)
Causal Interventional Prediction System for Robust and Explainable Effect Forecasting
par: Chu, Zhixuan, et autres
Publié: (2024)
par: Chu, Zhixuan, et autres
Publié: (2024)
Penalized Fair Regression for Multiple Groups in Chronic Kidney Disease
par: Nakamoto, Carter H., et autres
Publié: (2025)
par: Nakamoto, Carter H., et autres
Publié: (2025)
Interventional Processes for Causal Uncertainty Quantification
par: Dance, Hugh, et autres
Publié: (2024)
par: Dance, Hugh, et autres
Publié: (2024)
Local Causal Discovery for Estimating Causal Effects
par: Gupta, Shantanu, et autres
Publié: (2023)
par: Gupta, Shantanu, et autres
Publié: (2023)
Interventional Time Series Priors for Causal Foundation Models
par: Thumm, Dennis, et autres
Publié: (2026)
par: Thumm, Dennis, et autres
Publié: (2026)
Sinkhorn Treatment Effects: A Causal Optimal Transport Measure
par: Agarwal, Medha, et autres
Publié: (2026)
par: Agarwal, Medha, et autres
Publié: (2026)
DISCRET: Synthesizing Faithful Explanations For Treatment Effect Estimation
par: Wu, Yinjun, et autres
Publié: (2024)
par: Wu, Yinjun, et autres
Publié: (2024)
Modeling Causal Mechanisms with Diffusion Models for Interventional and Counterfactual Queries
par: Chao, Patrick, et autres
Publié: (2023)
par: Chao, Patrick, et autres
Publié: (2023)
Causality-Encoded Diffusion Models for Interventional Sampling and Edge Inference
par: Chen, Li, et autres
Publié: (2026)
par: Chen, Li, et autres
Publié: (2026)
Testing Hypotheses of Covariate Effects on Topics of Discourse
par: Phelan, Gabriel, et autres
Publié: (2025)
par: Phelan, Gabriel, et autres
Publié: (2025)
Causal Additive Models with Unobserved Causal Paths and Backdoor Paths
par: Pham, Thong, et autres
Publié: (2025)
par: Pham, Thong, et autres
Publié: (2025)
Position: Causal Machine Learning Requires Rigorous Synthetic Experiments for Broader Adoption
par: Poinsot, Audrey, et autres
Publié: (2025)
par: Poinsot, Audrey, et autres
Publié: (2025)
Towards Complete Causal Explanation with Expert Knowledge
par: Venkateswaran, Aparajithan, et autres
Publié: (2024)
par: Venkateswaran, Aparajithan, et autres
Publié: (2024)
Causal Discovery on Dependent Binary Data
par: Chen, Alex, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Alex, et autres
Publié: (2024)
A Stable and Efficient Covariate-Balancing Estimator for Causal Survival Effects
par: Pham, Khiem, et autres
Publié: (2023)
par: Pham, Khiem, et autres
Publié: (2023)
Feature Matching Intervention: Leveraging Observational Data for Causal Representation Learning
par: Li, Haoze, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Haoze, et autres
Publié: (2025)
Estimating Interventional Distributions with Uncertain Causal Graphs through Meta-Learning
par: Dhir, Anish, et autres
Publié: (2025)
par: Dhir, Anish, et autres
Publié: (2025)
Synthetic Combinations: A Causal Inference Framework for Combinatorial Interventions
par: Agarwal, Abhineet, et autres
Publié: (2023)
par: Agarwal, Abhineet, et autres
Publié: (2023)
Topological Causal Effects
par: Kim, Kwangho, et autres
Publié: (2026)
par: Kim, Kwangho, et autres
Publié: (2026)
Federated Causal Discovery From Interventions
par: Abyaneh, Amin, et autres
Publié: (2022)
par: Abyaneh, Amin, et autres
Publié: (2022)
Testing Generalizability in Causal Inference
par: Manela, Daniel de Vassimon, et autres
Publié: (2024)
par: Manela, Daniel de Vassimon, et autres
Publié: (2024)
Causal Machine Learning for Surgical Interventions
par: Tamo, J. Ben, et autres
Publié: (2025)
par: Tamo, J. Ben, et autres
Publié: (2025)
Flexible Nonparametric Inference for Causal Effects under the Front-Door Model
par: Guo, Anna, et autres
Publié: (2023)
par: Guo, Anna, et autres
Publié: (2023)
Simulation-Based Sensitivity Analysis in Optimal Treatment Regimes and Causal Decomposition with Individualized Interventions
par: Park, Soojin, et autres
Publié: (2025)
par: Park, Soojin, et autres
Publié: (2025)
Sample Efficient Bayesian Learning of Causal Graphs from Interventions
par: Zhou, Zihan, et autres
Publié: (2024)
par: Zhou, Zihan, et autres
Publié: (2024)
The Amenability Framework: Rethinking Causal Ordering Without Estimating Causal Effects
par: Fernández-Loría, Carlos, et autres
Publié: (2025)
par: Fernández-Loría, Carlos, et autres
Publié: (2025)
Interventional Causal Discovery in a Mixture of DAGs
par: Varıcı, Burak, et autres
Publié: (2024)
par: Varıcı, Burak, et autres
Publié: (2024)
A Kernel Test for Causal Association via Noise Contrastive Backdoor Adjustment
par: Hu, Robert, et autres
Publié: (2021)
par: Hu, Robert, et autres
Publié: (2021)
Using Machine Learning to Test Causal Hypotheses in Conjoint Analysis
par: Ham, Dae Woong, et autres
Publié: (2022)
par: Ham, Dae Woong, et autres
Publié: (2022)
Causal Discovery via Conditional Independence Testing with Proxy Variables
par: Liu, Mingzhou, et autres
Publié: (2023)
par: Liu, Mingzhou, et autres
Publié: (2023)
Characterization and Learning of Causal Graphs with Latent Confounders and Post-treatment Selection from Interventional Data
par: Luo, Gongxu, et autres
Publié: (2025)
par: Luo, Gongxu, et autres
Publié: (2025)
Conditional Distributional Treatment Effects: Doubly Robust Estimation and Testing
par: Jain, Saksham, et autres
Publié: (2026)
par: Jain, Saksham, et autres
Publié: (2026)
Deconfounding Scores and Representation Learning for Causal Effect Estimation with Weak Overlap
par: Clivio, Oscar, et autres
Publié: (2026)
par: Clivio, Oscar, et autres
Publié: (2026)
Compositional Models for Estimating Causal Effects
par: Pruthi, Purva, et autres
Publié: (2024)
par: Pruthi, Purva, et autres
Publié: (2024)
Integrating Causal Inference with Graph Neural Networks for Alzheimer's Disease Analysis
par: Peddi, Pranay Kumar, et autres
Publié: (2025)
par: Peddi, Pranay Kumar, et autres
Publié: (2025)
Causal Graph Aided Causal Discovery in an Observational Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage Study
par: Berzuini, Carlo, et autres
Publié: (2024)
par: Berzuini, Carlo, et autres
Publié: (2024)
Characterization and Greedy Learning of Gaussian Structural Causal Models under Unknown Interventions
par: Gamella, Juan L., et autres
Publié: (2022)
par: Gamella, Juan L., et autres
Publié: (2022)
Documents similaires
-
AKIBoards: A Structure-Following Multiagent System for Predicting Acute Kidney Injury
par: Gordon, David, et autres
Publié: (2025) -
Linking Model Intervention to Causal Interpretation in Model Explanation
par: Cheng, Debo, et autres
Publié: (2024) -
Feature Attribution with Necessity and Sufficiency via Dual-stage Perturbation Test for Causal Explanation
par: Chen, Xuexin, et autres
Publié: (2024) -
Causal Interventional Prediction System for Robust and Explainable Effect Forecasting
par: Chu, Zhixuan, et autres
Publié: (2024) -
Penalized Fair Regression for Multiple Groups in Chronic Kidney Disease
par: Nakamoto, Carter H., et autres
Publié: (2025)