lepidoptera：开源R/Python因果模型模拟包发布于arXiv
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lepidoptera：开源R/Python因果模型模拟包发布于arXiv
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AI 综述
Danilo Augusto Sarti 在 arXiv 发布开源 R 与 Python 包 lepidoptera，用于从结构因果模型生成模拟数据，通过类型化机制架构将因果图与节点生成规则分离。 包内置覆盖连续、类别和序数变量九种父子类型组合的机制库；vine copula 机制用 pair-copula 构造和 Rosenblatt 条件模拟算法从观测数据估计完整联合依赖结构，支持20余种 copula 族。个体级反事实查询通过部分传播实现：冻结未受干预节点的随机抽样，仅重放干预的下游影响，以区分个体治疗效应（ITE）与群体平均治疗效应（ATE）。 据论文摘要，三个示例覆盖临床试验规划、急诊病房容量分析和流行病学中介分析；本条信息基于论文摘要，未核验全文。
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最新进展10月20日 12:00
lepidoptera：支持混合变量、Vine Copula依赖与个体级反事实传播的因果模拟引擎报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- arXiv · cs.AIlepidoptera：支持混合变量、Vine Copula依赖与个体级反事实传播的因果模拟引擎
lepidoptera 是面向结构因果模型模拟的开源R与Python包，通过类型化机制架构将因果图与节点生成规则分离。它预置覆盖连续、类别和序数变量九种父子类型组合的机制库，并支持20余种copula族；部分传播可冻结未受干预节点的随机抽样，仅重放干预的下游影响，以区分个体治疗效应（ITE）与群体平均治疗效应（ATE）。基于论文摘要，三个示例涉及临床试验规划、急诊病房容量分析和流行病学中介分析。
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