The notion of exchangeability has been recognized in the causal inference literature in various guises, but only rarely in the original meaning as a symmetry property of probability distributions. Since the latter is a standard ingredient in Bayesian inference, we argue that in Bayesian causal inference it is natural to link the causal model, including the notion of confounding and definition of causal contrasts of interest, to the concept of exchangeability. Here we propose a probabilistic between-group exchangeability property as an identifying condition for causal effects, relate it to alternative conditions for unconfounded inferences, commonly stated using potential outcomes, and define causal contrasts in the presence of exchangeability in terms of posterior predictive expectations for further exchangeable units. While our main focus is in a point treatment setting, we also investigate how this reasoning carries over to longitudinal settings.


翻译:在因果推断文献中,各种伪装都承认了可兑换性的概念,但作为概率分布的对称属性的原始含义却很少承认这种概念,因为后者是巴伊西亚推论的标准成分,因此我们认为,在贝叶斯因果推论中,将因果模型,包括因果对比的混淆和定义的概念,与可兑换性的概念联系起来是自然的。 我们在这里提出群体可兑换性财产的概率,作为确定因果关系的一个条件,它与无根据推论的替代条件有关,通常使用潜在结果加以说明,并界定因果差异,在对进一步可兑换单位的后继预测期望方面,存在可交换性,我们的主要重点在点处理环境,我们还调查这一推理如何延续到纵向环境。

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