Seminar| Institute of Mathematical Sciences
Time: Saturday, December 27th, 2025, 9:00-9:30AM
Location: RS408, IMS
Speaker: Hong Zhang, The University of Science and Technology of China
Abstract: 基于复杂观测性数据的因果推断面临很多的挑战，其中一个常见的问题是观测数据可能有测量误差，传统因果推断方法如果忽视测量误差会导致严重的平均因果效应（ATE）估计偏差。我们考虑两种类型的测量误差，一是结果变量有测量误差，二是暴露变量有测量误差。针对结果变量测量误差，我们局限于病例-对照研究，而针对暴露变量测量误差，我们假设有小部分样本有精确的暴露变量测量值。我们分别针对这两种情形建立了ATE的可识别性，开发了有效的ATE估计方法并建立其渐近理论性质。随机模拟表明新方法相比未考虑测量误差的方法能有明显更小的ATE估计均方误差，在全球肠道多中心研究的应用中进一步验证了新方法的优越性。