Inferencia causal en una red bayesiana con variable oculta de confusión y sin puerta frontal

Question

Al igual que la red bayesiana mostrada arriba. Quiero identificar el efecto promedio del tratamiento (ATE) desde Fumar hasta Cáncer de Pulmón. Si Genética es observable, puedo identificar fácilmente el ATE con el ajuste de backdoor de Pearl.

Pero ahora, la Genética es no observable. Como se muestra en la red, no hay un camino de puerta delantera entre Fumar y Cáncer de Pulmón. Entonces, ¿cómo identificar el efecto causal?

1. Se pueden observar todos los nodos excepto la Genética.
2. Hay más nodos, pero esos nodos no están en ningún camino entre Fumar y Cáncer de Pulmón. Toda la red se muestra a continuación.

Answer 1

Lamento decir esto, pero parece ser un caso de no identificabilidad. No se puede identificar el ATE entre Fumar y Cáncer de Pulmón. Hay un confusor no medido para Fumar y Cáncer de Pulmón, que es la Genética, y eso es todo. No puedes ajustarlo. De hecho, no hay un nodo en la red entre Fumar y Cáncer de Pulmón, que podría ayudarte con el criterio de la puerta delantera, o entre Genética y Fumar o Genética y Cáncer de Pulmón, que podría ayudarte con el criterio de la puerta trasera.

Puedes ajustar por un descendiente del confusor no medido (Trastorno de Atención) para ajustar "parcialmente" por él, pero no eliminarías todo el sesgo. Para un curso intensivo sobre controles buenos y malos, te recomiendo Un Curso Intensivo sobre Controles Buenos y Malos por Carlos Cinelli.