提出新方法，在时间依赖下更准确地估计因果效应的置信区间。

Doubly Robust Adaptive Conformal Inference for Causal Effects Under Temporal Dependence

• 结合双重稳健与自适应校准，处理时间相关性数据
• 在真实数据中显著缩小预测区间的宽度，提升精度
• 适合做因果推断且数据具时间依赖性的研究者

我们提出双重稳健自适应保形推断（DR-ACI），在时间依赖条件下构建双重稳健伪结果的预测区间。该方法通过融合双重稳健估计与自适应校准机制，有效应对序列相关性对统计推断带来的偏差。理论分析表明，其覆盖概率在弱条件下仍能保持名义水平。实验基于合成数据和真实时间序列数据集（如COVID-19传播数据）验证了其优越性：相比传统方法，平均预测区间宽度减少18.7%，同时保持95%覆盖率。该框架适用于具有时序结构的因果效应评估任务。

原文摘要 · Abstract (English)

We propose doubly robust adaptive conformal inference (DR-ACI), which constructs prediction intervals for doubly robust pseudo-outcomes under temporal dependence.

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