How Wrong Can Your Counterfactual Be? Quantifying Confounding Bias for Continuous Treatments without a Control Group
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En 3 lignesFramework de causal inference pour stress testing financier en données de panel avec traitement continu sans groupe contrôle. Propose une enveloppe de confounding en forme fermée paramétrée par deux sensibilités, combine identification partielle et conformal prediction pondérée. Montre que modèles prédictifs standard restent biaisés causalement sur données de chômage US.Lire la source
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Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain