Partial Identification

정의

부분식별(partial identification)은 가정이 부족해 점식별(point identification)이 불가능할 때, 모수가 데이터와 가정에 양립하는 identified set $\Theta_I$(흔히 구간 $[\theta_L,\theta_U]$)에만 속한다는 사실을 활용하는 접근이다. 출발점은 Manski의 무가정/worst-case bounds다. sharp bounds는 가용 정보를 모두 써서 얻는 최소 집합을 말한다. 추론은 점이 아니라 집합을 대상으로 하며, Imbens–Manski(2004)는 집합이 아닌 모수에 대한 신뢰구간의 표준을 제시한다.

직관적 이해

“정직한 불가지론”이다. 검증할 수 없는 가정에 기댄 단일 숫자 대신, 데이터가 떠받칠 수 있는 범위를 보고한다. 가정을 더할수록 집합은 좁아진다(가정↔정밀도 trade-off).

관련 개념

• Proximal Causal Inference(점식별이 실패할 때 물러설 지점) · Negative Control Outcome · Sensitivity Analysis

참고 논문

• Manski, “Nonparametric Bounds on Treatment Effects”, AER P&P 80(2):319–323, 1990
• Imbens & Manski, Econometrica 72(6):1845–1857, 2004 — 부분식별 모수 CI
• Dorn & Guo, “Sharp Sensitivity Analysis for IPW”, JASA 118(544), 2023