Buchumschlag

Data-Driven Covariate Selection for Nonparametric and Cycle-Agnostic Causal Effect Estimation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Vicente, Ana Leticia Garcez, van Seeventer, Gijs, Salehkaleybar, Saber
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Sign Identifiability of Causal Effects in Stationary Stochastic Dynamical Systems
von: van Seeventer, Gijs, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ACTIVA: Amortized Causal Effect Estimation via Transformer-based Variational Autoencoder
von: Sauter, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Subgroups with Maximum Treatment Effects without Causal Heuristics
von: Yang, Lincen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Domain Causal Discovery in Bijective Causal Models
von: Jalaldoust, Kasra, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Unknown Intervention Targets in Structural Causal Models from Heterogeneous Data
von: Yang, Yuqin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Local Learning for Covariate Selection in Nonparametric Causal Effect Estimation with Latent Variables
von: Li, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Causal Effect Identification in Heterogeneous Environments from Higher-Order Moments
von: Kivva, Yaroslav, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Causal Effect Identification in LiNGAM Models with Latent Confounders
von: Tramontano, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Causal Effect Identification in lvLiNGAM from Higher-Order Cumulants
von: Tramontano, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hierarchical Reinforcement Learning with Targeted Causal Interventions
von: Khorasani, Sadegh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Order Optimal Bounds for One-Shot Federated Learning over non-Convex Loss Functions
von: Sharifnassab, Arsalan, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Near-Optimal Experiment Design in Linear non-Gaussian Cyclic Models
von: Sharifian, Ehsan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MetaOptimize: A Framework for Optimizing Step Sizes and Other Meta-parameters
von: Sharifnassab, Arsalan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Nonparametric Heterogeneous Long-term Causal Effect Estimation via Data Combination
von: Chen, Weilin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Theory of Nonparametric Covariance Function Estimation for Discretely Observed Data
von: Terada, Yoshikazu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fusing Rewards and Preferences in Reinforcement Learning
von: Khorasani, Sadegh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Causal Reasoning in Pieces: Modular In-Context Learning for Causal Discovery
von: Kadziolka, Kacper, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimal Local Convergence Rates of Stochastic First-Order Methods under Local $α$-PL
von: Masiha, Saeed, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Soft Preference Optimization: Aligning Language Models to Expert Distributions
von: Sharifnassab, Arsalan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Stable and Efficient Covariate-Balancing Estimator for Causal Survival Effects
von: Pham, Khiem, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Explainable LightGBM Approach for Predicting Myocardial Infarction Mortality
von: Vicente, Ana Letícia Garcez, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficiently Escaping Saddle Points for Policy Optimization
von: Khorasani, Sadegh, et al.
Veröffentlicht: (2023)

PCM Selector: Penalized Covariate-Mediator Selection Operator for Evaluating Linear Causal Effects
von: Nanmo, Hisayoshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CausalWrap: Model-Agnostic Causal Constraint Wrappers for Tabular Synthetic Data
von: Asiaee, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Nonparametric Estimation of Isotropic Covariance Function
von: Wang, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Nonparametric Instrumental Variable Regression with Observed Covariates
von: Shen, Zikai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Model-Agnostic Covariate-Assisted Inference on Partially Identified Causal Effects
von: Ji, Wenlong, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Flexible Nonparametric Inference for Causal Effects under the Front-Door Model
von: Guo, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bayesian Nonparametrics Meets Data-Driven Distributionally Robust Optimization
von: Bariletto, Nicola, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hierarchical Bias-Driven Stratification for Interpretable Causal Effect Estimation
von: Ter-Minassian, Lucile, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Advancing Causal Inference: A Nonparametric Approach to ATE and CATE Estimation with Continuous Treatments
von: Souto, Hugo Gobato, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Nonparametric LLM Evaluation from Preference Data
von: Frauen, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2026)

GRACE-C: Generalized Rate Agnostic Causal Estimation via Constraints
von: Abavisani, Mohammadsajad, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Semi-Supervised Treatment Effect Estimation with Unlabeled Covariates for Prediction-Powered Causal Inference
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)

Graph Agnostic Causal Bayesian Optimisation
von: Mukherjee, Sumantrak, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Regression-Based Estimation of Causal Effects in the Presence of Selection Bias and Confounding
von: Hafer, Marlies, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Covariance Estimation for Sparsified Functional Data
von: Zheng, Sijie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Model Merging via Data-Free Covariance Estimation
von: Hameed, Marawan Gamal Abdel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Estimating Conditional Covariance between labels for Multilabel Data
von: Park, Laurence A. F., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Over-Squashing in GNNs and Causal Inference of Rewiring Strategies
von: Saber, Danial, et al.
Veröffentlicht: (2025)