许静,郑忠国.一个虚拟事实模型中因果效应的Bayes估计(英文)[J].数学研究及应用,2004,24(3):381~387
一个虚拟事实模型中因果效应的Bayes估计(英文)
Bayes Estimation of Causal Effect for a Counterfactural Model
投稿时间:2002-10-07  
DOI:10.3770/j.issn:1000-341X.2004.03.001
中文关键词:  Bayes估计  因果效应  虚拟事实模型  干预  可替换性
英文关键词:Bayes estimation  causal effect  counterfactual model  intervention  re-placeability.
基金项目:
作者单位
许静 北京大学数学学院概率统计系,北京,100871 
郑忠国 北京大学数学学院概率统计系,北京,100871 
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中文摘要:
      给出了一个虚拟事实模型中因果效应的Bayes估计和经验Bayes估计,提供了三种可替换性假设的先验分布的选择方法,并用实验说明,在不知道取哪个可替换性假设的情况下,经验Bayes估计要优于其他的估计.
英文摘要:
      This paper presents the Bayes estimation and empirical Bayes estimation of causal effects in a counterfactual model. It also gives three kinds of prior distribution of the assumptions of replaceability. The experiment shows that empirical Bayes estimation is better than other estimations when not knowing which assumption is true.
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