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Proximal Balancing for Causal Effect Estimation under Unmeasured Confounding
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AI 综述
2026-10-01，arXiv 发表统计学/机器学习论文，提出 Proximal Balancing 方法，将经典协变量平衡思想扩展至仅通过代理变量观测的混杂因素，使处理组可比并进行调整。该方法无需指定代理角色、求解逆问题或潜变量模型，并给出识别理论、有限样本保证及实用算法 PROBE。在低维、高维和图像代理及真实数据上验证有效性。
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10月1日
- arXiv · Statistics Machine LearningProximal Balancing for Causal Effect Estimation under Unmeasured Confounding
提出 Proximal Balancing 方法，将经典协变量平衡思想扩展至仅通过代理变量观测的混杂因素，使处理组可比并进行调整。无需指定代理角色、求解逆问题或潜变量模型，给出识别理论、有限样本保证及实用算法 PROBE。在低维、高维和图像代理及真实数据上验证有效性。
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