Variables instrumentales desentrañadas para la inferencia causal con datos observacionales en red

En el mundo de la inferencia causal con datos observacionales en red, las variables instrumentales juegan un papel crucial. Sin embargo, las estrictas suposiciones de exogeneidad que conllevan representan un desafío significativo. Es común que los métodos existentes dependan de la información de los vecinos al recuperar variables instrumentales, lo que inevitablemente mezcla correlaciones endógenas inducidas por el entorno compartido y variaciones exógenas específicas de cada individuo. Esto puede llevar a que las variables instrumentales resultantes dependan de confounders no observados y violen la exogeneidad.

Para abordar este desafío, ha surgido el marco de Variables Instrumentales Desentrañadas (DisIV), una innovadora metodología para la inferencia causal basada en datos observacionales en red con confounders latentes. DisIV aprovecha la homogeneidad de la red como un sesgo inductivo y emplea un mecanismo de desentrelazamiento estructural para extraer componentes específicos de cada individuo que actúan como variables instrumentales latentes. La validez causal de las variables instrumentales extraídas está limitada a través de condiciones explícitas de ortogonalidad y exclusión.

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