Buchumschlag

Flow IV: Counterfactual Inference In Nonseparable Outcome Models Using Instrumental Variables

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Braun, Marc, Peña, Jose M., Daoud, Adel
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Sensitivity Analysis to Unobserved Confounding with Copula-based Normalizing Flows
von: Balgi, Sourabh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

$ρ$-GNF: A Copula-based Sensitivity Analysis to Unobserved Confounding Using Normalizing Flows
von: Balgi, Sourabh, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Generalized Encouragement-Based Instrumental Variables for Counterfactual Regression
von: Wu, Anpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Interaction Effects: Two Logics for Studying Population Inequalities
von: Daoud, Adel
Veröffentlicht: (2025)

Leveraging Compact Satellite Embeddings and Graph Neural Networks for Large-Scale Poverty Mapping
von: Pettersson, Markus B., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Detecting and Mitigating Treatment Leakage in Text-Based Causal Inference: Distillation and Sensitivity Analysis
von: Daoud, Adel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Flow-based Generative Modeling of Potential Outcomes and Counterfactuals
von: Wu, Dongze, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Learning With DAGs
von: Balgi, Sourabh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Nonparametric Instrumental Variable Inference with Many Weak Instruments
von: van der Laan, Lars, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Debiasing Machine Learning Predictions for Causal Inference Without Additional Ground Truth Data: "One Map, Many Trials" in Satellite-Driven Poverty Analysis
von: Pettersson, Markus B., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Outcome-Aware Spectral Feature Learning for Instrumental Variable Regression
von: Meunier, Dimitri, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Scoping Review of Earth Observation and Machine Learning for Causal Inference: Implications for the Geography of Poverty
von: Sakamoto, Kazuki, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimizing Multi-Scale Representations to Detect Effect Heterogeneity Using Earth Observation and Computer Vision: Applications to Two Anti-Poverty RCTs
von: Zhu, Fucheng Warren, et al.
Veröffentlicht: (2024)

IV-ICL: Bounding Causal Effects with Instrumental Variables via In-Context Learning
von: Balazadeh, Vahid, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Distributed Online Convex Optimization with Nonseparable Costs and Constraints
von: Pan, Zhaoye, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Penalized GMM Framework for Inference on Functionals of Nonparametric Instrumental Variable Estimators
von: Bakhitov, Edvard
Veröffentlicht: (2026)

Analyzing Poverty through Intra-Annual Time-Series: A Wavelet Transform Approach
von: Kakooei, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Causal GNNs: A GNN-Driven Instrumental Variable Approach for Causal Inference in Networks
von: Du, Xiaojing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Synthetic Counterfactual Labels for Efficient Conformal Counterfactual Inference
von: Farzaneh, Amirmohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distributional Instrumental Variable Method
von: Holovchak, Anastasiia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimal Categorical Instrumental Variables
von: Wiemann, Thomas
Veröffentlicht: (2023)

Geometry-Aware Instrumental Variable Regression
von: Kremer, Heiner, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Partial Counterfactual Identification of Continuous Outcomes with a Curvature Sensitivity Model
von: Melnychuk, Valentyn, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Causal Diffusion Models for Counterfactual Outcome Distributions in Longitudinal Data
von: Alinezhad, Farbod, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Counterfactual Outcomes Under Rank Preservation
von: Wu, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Conformal Counterfactual Inference under Hidden Confounding
von: Chen, Zonghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Personalized Counterfactual Framework: Generating Potential Outcomes from Wearable Data
von: Subramanian, Ajan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Counterfactual Generative Modeling with Variational Causal Inference
von: Wu, Yulun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bounds and Sensitivity Analysis of the Causal Effect Under Outcome-Independent MNAR Confounding
von: Peña, Jose M.
Veröffentlicht: (2024)

Estimating Heterogeneous Treatment Effects on Survival Outcomes Using Counterfactual Censoring Unbiased Transformations
von: Xu, Shenbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Counterfactual Concept Bottleneck Models
von: Dominici, Gabriele, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DoFlow: Flow-based Generative Models for Interventional and Counterfactual Forecasting on Time Series
von: Wu, Dongze, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Nonparametric Identification and Inference for Counterfactual Distributions with Confounding
von: Sun, Jianle, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Instrumental and Proximal Causal Inference with Gaussian Processes
von: Zhang, Yuqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LeapFactual: Reliable Visual Counterfactual Explanation Using Conditional Flow Matching
von: Cao, Zhuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Potential Outcome Rankings for Counterfactual Decision Making
von: Kawakami, Yuta, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Semiparametric Bayesian Method for Instrumental Variable Analysis with Partly Interval-Censored Time-to-Event Outcome
von: Cui, Elvis Han, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Counterfactual Inference under Thompson Sampling
von: Jeunen, Olivier
Veröffentlicht: (2025)

Instrumental Variable Estimation for Compositional Treatments
von: Ailer, Elisabeth, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Nested Nonparametric Instrumental Variable Regression
von: Meza, Isaac, et al.
Veröffentlicht: (2021)