論文の概要: Deriving Bounds and Inequality Constraints Using LogicalRelations Among Counterfactuals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00628v1
• Date: Wed, 1 Jul 2020 17:25:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 23:27:58.854255
• Title: Deriving Bounds and Inequality Constraints Using LogicalRelations Among Counterfactuals
• Title（参考訳）: 対物関係を用いた境界と不等式制約の導出
• Authors: Noam Finkelstein, Ilya Shpitser
• Abstract要約: そこで我々は,因果モデルによる確率の規則と反事実の制約を用いて因果パラメータの境界を求める新しい手法を開発した。 このアプローチは、既知の鋭い境界と厳密な不等式制約を回復し、新しい境界と制約を導出するのに十分強力であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.185725740857595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal parameters may not be point identified in the presence of unobserved confounding. However, information about non-identified parameters, in the form of bounds, may still be recovered from the observed data in some cases. We develop a new general method for obtaining bounds on causal parameters using rules of probability and restrictions on counterfactuals implied by causal graphical models. We additionally provide inequality constraints on functionals of the observed data law implied by such causal models. Our approach is motivated by the observation that logical relations between identified and non-identified counterfactual events often yield information about non-identified events. We show that this approach is powerful enough to recover known sharp bounds and tight inequality constraints, and to derive novel bounds and constraints.
• Abstract（参考訳）: 因果パラメータは、観測されていない共起の存在下では特定できない。 しかし、境界の形で特定されていないパラメータに関する情報は、一部のケースでは観測データから回復する可能性がある。 確率の規則と因果モデルに含意される反事実の制約を用いて因果パラメータの境界を求める新しい一般的な方法を開発した。 さらに,このような因果モデルに含意される観測データ法の関数に対する不等式制約を与える。 我々のアプローチは、識別された事象と特定されていない事象の間の論理的関係が、しばしば特定されていない事象に関する情報をもたらすという観察によって動機づけられている。 このアプローチは、既知の鋭い境界と厳密な不等式制約を回復し、新しい境界と制約を導出するのに十分強力であることを示す。

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