本文介绍了一种创新的贝叶斯机器学习算法，在不完美的顺应性存在下绘制可解释的对异质因果效应的推断（例如，在不规则的分配机制下）。我们通过蒙特卡罗模拟显示，据提出的贝叶斯因果森林具有乐器变量（BCF-IV）方法优于在控制各方误差率的同时发现和估算异质因果效果时量身定制的其他机器学习技术（或 - 在叶子水平时，不那么严格地 - 为假发现率）。 BCF-IV揭示了乐器可变场景中因果效应的异质性，而且，又为政策制定者提供了有针对性政策的相关工具。其实证应用评估了额外资金对学生表演的影响。结果表明，BCF-IV可用于增强学校资助对学生绩效的有效性。

本文开发了贝叶斯因果林的稀疏诱导版本，最近提出的非参数因果回归模型采用贝叶斯添加剂回归树，专门设计用于使用观察数据来估计异质治疗效果。我们介绍的稀疏诱导组件是通过实证研究的动机，其中不是所有可用的协变量相关的，导致在估计个体治疗效果的兴趣表面底层的不同程度。在这项工作中提供的扩展版本，我们命名贝叶斯因果森林，配备了一对允许模型通过树集合中的相应数量的分裂调节每个协变量的重量。这些前瞻改善了模型对稀疏数据产生过程的适应性，并且允许在治疗效果估计的框架中进行完全贝叶斯特征缩收，从而揭示推动异质性的调节因子。此外，该方法允许先前了解相关的混杂协变量和对模型中掺入结果的影响的相对幅度。我们说明了我们在模拟研究中的方法的表现，与贝叶斯因果林和其他最先进的模型相比，展示如何与越来越多的协变量以及其如何处理强烈混淆的情景。最后，我们还提供了使用真实数据的应用程序的示例。

大型观察数据越来越多地提供健康，经济和社会科学等学科，研究人员对因果问题而不是预测感兴趣。在本文中，从旨在调查参与学校膳食计划对健康指标的实证研究，研究了使用非参数回归的方法估算异质治疗效果的问题。首先，我们介绍了与观察或非完全随机数据进行因果推断相关的设置和相关的问题，以及如何在统计学习工具的帮助下解决这些问题。然后，我们审查并制定现有最先进的框架的统一分类，允许通过非参数回归模型来估算单个治疗效果。在介绍模型选择问题的简要概述后，我们说明了一些关于三种不同模拟研究的方法的性能。我们通过展示一些关于学校膳食计划数据的实证分析的一些方法的使用来结束。

为了进一步开发异构治疗效果的统计推理问题，本文在Breiman（2001）随机林树（RFT）和Wager等人的情况下建立了使用古典的优秀统计属性来参数化非参数问题的（2018）因果树。oLs和基于协变量分数的局部线性间隔的划分，同时保留随机林树木，具有可构造的置信区间和渐近常数特性的优势[athey和Imbens（2016），efron（2014），赌第等（2014年）\ citep {wagert2014Asymptotic}，我们根据固定规则提出了一个决策树，根据固定规则与本地样本的多项式估计相结合，我们称之为临时局部线性因果树（QLPRT）和林（QLPRF）。

在本文中，我们提出了一种非参数估计的方法，并推断了一般样本选择模型中因果效应参数的异质界限，初始治疗可能会影响干预后结果是否观察到。可观察到的协变量可能会混淆治疗选择，而观察结果和不可观察的结果可能会混淆。该方法提供条件效应界限作为策略相关的预处理变量的功能。它允许对身份不明的条件效应曲线进行有效的统计推断。我们使用灵活的半参数脱偏机学习方法，该方法可以适应柔性功能形式和治疗，选择和结果过程之间的高维混杂变量。还提供了易于验证的高级条件，以进行估计和错误指定的鲁棒推理保证。

确定对特定干预措施（医疗或政策）响应特别好（或不良）的亚组，需要专门针对因果推理量身定制的新监督学习方法。贝叶斯因果森林（BCF）是一种最近的方法，已被记录在数据生成过程中，具有强烈混杂的方法，这种方法在许多应用中都具有合理的方式。本文开发了一种用于拟合BCF模型的新型算法，该算法比先前可用的Gibbs采样器更有效。新算法可用于初始化现有Gibbs采样器的独立链，从而使模拟研究中相关间隔估计值的后验探索和覆盖率更好。通过模拟研究和经验分析将新算法与相关方法进行比较。

儿童健康研究支持孕产妇环境暴露与儿童的出生结果之间的联系。一个共同的目标是确定敏感性的关键窗口 - 妊娠期间与孕产妇暴露与未来结果之间的关联增加的妊娠期。关键窗户的时间和关联的大小可能在不同级别的个体，家庭和邻里特征之间是异质的。使用行政科罗拉多州出生队列，我们​​估计妊娠和出生体重期间每周暴露于细颗粒物（PM2.5）之间的个性化关系。为了实现这一目标，我们提出了一种统计学习方法，将分布式滞后模型和贝叶斯添加剂回归树结合在一起，以估算单个级别的关键窗口，并确定从一组高维的潜在修改因素集中诱导异质性的特征。我们发现PM2.5出生体重关系中异质性的证据，一些母子二元组显示出3倍的出生体重下降3倍，IQR的暴露量增加（5.9至8.5 $ \ MU G/m^3 $ PM2 .5）与人口平均水平相比。具体而言，我们发现对年轻的非西班牙裔母亲的敏感性增加，体重指数更高或受教育程度较低。我们的案例研究是关键窗口的首次精确健康研究。

Based on administrative data of unemployed in Belgium, we estimate the labour market effects of three training programmes at various aggregation levels using Modified Causal Forests, a causal machine learning estimator. While all programmes have positive effects after the lock-in period, we find substantial heterogeneity across programmes and unemployed. Simulations show that 'black-box' rules that reassign unemployed to programmes that maximise estimated individual gains can considerably improve effectiveness: up to 20 percent more (less) time spent in (un)employment within a 30 months window. A shallow policy tree delivers a simple rule that realizes about 70 percent of this gain.

Many scientific and engineering challenges-ranging from personalized medicine to customized marketing recommendations-require an understanding of treatment effect heterogeneity. In this paper, we develop a non-parametric causal forest for estimating heterogeneous treatment effects that extends Breiman's widely used random forest algorithm. In the potential outcomes framework with unconfoundedness, we show that causal forests are pointwise consistent for the true treatment effect, and have an asymptotically Gaussian and centered sampling distribution. We also discuss a practical method for constructing asymptotic confidence intervals for the true treatment effect that are centered at the causal forest estimates. Our theoretical results rely on a generic Gaussian theory for a large family of random forest algorithms. To our knowledge, this is the first set of results that allows any type of random forest, including classification and regression forests, to be used for provably valid statistical inference. In experiments, we find causal forests to be substantially more powerful than classical methods based on nearest-neighbor matching, especially in the presence of irrelevant covariates.

绘制因果推断的基本挑战是，任何单位都没有完全观察到反事实。此外，在观察性研究中，治疗分配可能会混淆。在不满足的条件下，已经出现了许多统计方法，这些方法在给定预处理的协变量下，包括基于倾向得分的方法，基于预后分数的方法和双重稳健方法。不幸的是，对于应用研究人员而言，没有“一定大小的”因果方法可以在普遍上表现出色。实际上，因果方法主要根据手工制作的模拟数据进行定量评估。这样的数据产生程序可能具有有限的价值，因为它们通常是现实的风格化模型。它们被简化为障碍性，缺乏现实世界数据的复杂性。对于应用研究人员，了解方法对手头数据的表现效果很好至关重要。我们的工作介绍了基于生成模型的深层框架，以验证因果推理方法。该框架的新颖性源于其产生锚定在观察到的样品的经验分布上的合成数据的能力，因此与后者几乎没有区别。该方法使用户可以为因果效应的形式和幅度指定地面真理，并将偏见作为协变量的功能。因此，模拟数据集用于评估与观察到的样本相似的数据时，各种因果估计方法的潜在性能。我们证明了Credence在广泛的仿真研究中准确评估因果估计技术的相对性能以及来自Lalonde和Project Star研究的两个现实世界数据应用的能力。

基于森林的方法最近在非参数治疗效应估计中获得了普及。在这一工作方面，我们引入了因果生存森林，可用于在可能右估计结果的生存和观察环境中估计异质治疗效果。我们的方法依赖于正交估计方程来在不满意的情况下对审查和选择效果进行鲁棒性调整。在我们的实验中，我们发现相对于许多基线的表现良好的方法。

有许多可用于选择优先考虑治疗的可用方法，包括基于治疗效果估计，风险评分和手工制作规则的遵循申请。我们将秩加权平均治疗效应（RATY）指标作为一种简单常见的指标系列，用于比较水平竞争范围的治疗优先级规则。对于如何获得优先级规则，率是不可知的，并且仅根据他们在识别受益于治疗中受益的单位的方式进行评估。我们定义了一系列速率估算器，并证明了一个中央限位定理，可以在各种随机和观测研究环境中实现渐近精确的推断。我们为使用自主置信区间的使用提供了理由，以及用于测试关于治疗效果中的异质性的假设的框架，与优先级规则相关。我们对速率的定义嵌套了许多现有度量，包括QINI系数，以及我们的分析直接产生了这些指标的推论方法。我们展示了我们从个性化医学和营销的示例中的方法。在医疗环境中，使用来自Sprint和Accor-BP随机对照试验的数据，我们发现没有明显的证据证明异质治疗效果。另一方面，在大量的营销审判中，我们在一些数字广告活动的治疗效果中发现了具有的强大证据，并证明了如何使用率如何比较优先考虑估计风险的目标规则与估计治疗效益优先考虑的目标规则。

我们应用因果机学习算法来评估营销干预措施的因果影响，即优惠券活动，对零售商的销售。除了评估不同类型的优惠券的平均影响外，我们还调查了不同客户群的因果关系效应的异质性，例如，在相对较高的客户与先前购买相对较高的客户之间。最后，我们使用最佳政策学习来确定（以数据驱动方式）哪些客户群应针对优惠券活动，以最大程度地提高营销干预措施在销售方面的有效性。我们发现，在检查的五个优惠券类别中，只有两个，即适用于药店产品和其他食品产品类别的优惠券，对零售商销售具有统计学上的显着积极影响。对小组平均治疗效果的评估表明，在商店的先前购买中定义的客户群中，优惠券提供的影响有很大的差异，药品店优惠券在先前购买较高的客户和其他食品优惠券中特别有效先前购买较低的客户。我们的研究提供了一种用例，用于在业务分析中应用因果机学习，以评估特定公司政策（例如营销活动）对决策支持的因果影响。

解决公平问题对于安全使用机器学习算法来支持对人们的生活产生关键影响的决策，例如雇用工作，儿童虐待，疾病诊断，贷款授予等。过去十年，例如统计奇偶校验和均衡的赔率。然而，最新的公平概念是基于因果关系的，反映了现在广泛接受的想法，即使用因果关系对于适当解决公平问题是必要的。本文研究了基于因果关系的公平概念的详尽清单，并研究了其在现实情况下的适用性。由于大多数基于因果关系的公平概念都是根据不可观察的数量（例如干预措施和反事实）来定义的，因此它们在实践中的部署需要使用观察数据来计算或估计这些数量。本文提供了有关从观察数据（包括可识别性（Pearl的SCM框架））和估计（潜在结果框架）中推断出因果量的不同方法的全面报告。该调查论文的主要贡献是（1）指南，旨在在特定的现实情况下帮助选择合适的公平概念，以及（2）根据Pearl的因果关系阶梯的公平概念的排名，表明它很难部署。实践中的每个概念。

回归不连续性设计（RDDS）已成为因果推理最广泛使用的准实验工具之一。他们依赖于其无法操纵运行变量的关键假设 - 在实践中经常违反的假设，危及点识别。在本文中，我们介绍了一种新的方法，可以在夏普和模糊的RDD中兴趣的因果参数提供部分识别界限。该方法首先使用对运行变量的未操纵密度的日志凹陷假设估计样本中的操纵器数。然后，当我们从数据中删除该数量的点以及快速计算方法时，它会导出最佳和最坏情况的界限。我们将此程序应用于阿布扎比血库的献血数据集，以获得捐助者延期对未来志愿行为的因果效果。我们发现，尽管在数据中进行了重大操纵，但我们能够检测到传统方法，例如甜甜圈RDD，失败的因果效果。

Causal inference is the process of using assumptions, study designs, and estimation strategies to draw conclusions about the causal relationships between variables based on data. This allows researchers to better understand the underlying mechanisms at work in complex systems and make more informed decisions. In many settings, we may not fully observe all the confounders that affect both the treatment and outcome variables, complicating the estimation of causal effects. To address this problem, a growing literature in both causal inference and machine learning proposes to use Instrumental Variables (IV). This paper serves as the first effort to systematically and comprehensively introduce and discuss the IV methods and their applications in both causal inference and machine learning. First, we provide the formal definition of IVs and discuss the identification problem of IV regression methods under different assumptions. Second, we categorize the existing work on IV methods into three streams according to the focus on the proposed methods, including two-stage least squares with IVs, control function with IVs, and evaluation of IVs. For each stream, we present both the classical causal inference methods, and recent developments in the machine learning literature. Then, we introduce a variety of applications of IV methods in real-world scenarios and provide a summary of the available datasets and algorithms. Finally, we summarize the literature, discuss the open problems and suggest promising future research directions for IV methods and their applications. We also develop a toolkit of IVs methods reviewed in this survey at https://github.com/causal-machine-learning-lab/mliv.

估计平均因果效应的理想回归（如果有）是什么？我们在离散协变量的设置中研究了这个问题，从而得出了各种分层估计器的有限样本方差的表达式。这种方法阐明了许多广泛引用的结果的基本统计现象。我们的博览会结合了研究因果效应估计的三种不同的方法论传统的见解：潜在结果，因果图和具有加性误差的结构模型。

We propose a new method to estimate causal effects from nonexperimental data. Each pair of sample units is first associated with a stochastic 'treatment' - differences in factors between units - and an effect - a resultant outcome difference. It is then proposed that all such pairs can be combined to provide more accurate estimates of causal effects in observational data, provided a statistical model connecting combinatorial properties of treatments to the accuracy and unbiasedness of their effects. The article introduces one such model and a Bayesian approach to combine the $O(n^2)$ pairwise observations typically available in nonexperimnetal data. This also leads to an interpretation of nonexperimental datasets as incomplete, or noisy, versions of ideal factorial experimental designs. This approach to causal effect estimation has several advantages: (1) it expands the number of observations, converting thousands of individuals into millions of observational treatments; (2) starting with treatments closest to the experimental ideal, it identifies noncausal variables that can be ignored in the future, making estimation easier in each subsequent iteration while departing minimally from experiment-like conditions; (3) it recovers individual causal effects in heterogeneous populations. We evaluate the method in simulations and the National Supported Work (NSW) program, an intensively studied program whose effects are known from randomized field experiments. We demonstrate that the proposed approach recovers causal effects in common NSW samples, as well as in arbitrary subpopulations and an order-of-magnitude larger supersample with the entire national program data, outperforming Statistical, Econometrics and Machine Learning estimators in all cases...

我们根据机器学习，即人工智能的子场，折扣对瑞士联邦铁路发行的火车票的需求影响。考虑到基于调查的超级票的买家样本，我们调查了哪些客户或旅行相关的特征（包括折现率）预测购买行为，即：预订旅行，否则未通过火车实现，而不是第二次购买 - 售票或重新安排旅行时（例如，远离高峰时间），当时被提供超级票时。预测机器学习表明，客户的年龄，与特定连接的需求相关信息（例如出发时间和利用率）以及折现水平允许在一定程度上预测购买行为。此外，我们使用因果机学习来评估折现率对重新安排旅行的影响，这似乎是根据高峰时间的容量限制而相关的。假设（i）折现率是基于我们丰富的特征的准随机，（ii）购买决策以折现率单调较弱，我们确定了“始终购买者”的折现率的效果，谁会旅行。即使没有折扣，也要根据我们的调查，该调查在没有折扣的情况下询问客户行为。我们发现，平均而言，将折现率提高一个百分点会使重新安排的旅行的份额增加0.16个百分点，但总是买家。研究效果的异质性在观察物中的异质性表明，在控制其他几个特征时，休闲旅行者以及高峰时段的效果较高。

治疗效应估计的因果推理方法通常假设独立的实验单位。但是，由于实验单元可能会相互作用，因此这种假设通常值得怀疑。我们开发了增强的反可能性加权（AIPW），以估计和推断因果治疗对依赖观察数据的影响。我们的框架涵盖了网络中相互作用的单位引起的溢出效应的非常普遍的案例。我们使用插件机学习来估计无限维的滋扰成分，导致一致的治疗效应估计器以参数速率收敛，渐近地遵循高斯分布。