論文の概要: Quantifying intrinsic causal contributions via structure preserving interventions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00714v4
• Date: Fri, 8 Mar 2024 13:33:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 02:54:17.750606
• Title: Quantifying intrinsic causal contributions via structure preserving interventions
• Title（参考訳）: 構造保存介入による内因的因果貢献の定量化
• Authors: Dominik Janzing, Patrick Bl\"obaum, Atalanti A. Mastakouri, Philipp M. Faller, Lenon Minorics, Kailash Budhathoki
• Abstract要約: 本稿では,DAGのノードに対するノードの寄与の内在的な部分を記述する因果影響の概念を提案する。 分散とエントロピーに対するコントリビューション分析について述べるが、他のターゲットメトリクスに対するコントリビューションは類似的に定義することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.650351440521488
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a notion of causal influence that describes the `intrinsic' part of the contribution of a node on a target node in a DAG. By recursively writing each node as a function of the upstream noise terms, we separate the intrinsic information added by each node from the one obtained from its ancestors. To interpret the intrinsic information as a {\it causal} contribution, we consider `structure-preserving interventions' that randomize each node in a way that mimics the usual dependence on the parents and does not perturb the observed joint distribution. To get a measure that is invariant with respect to relabelling nodes we use Shapley based symmetrization and show that it reduces in the linear case to simple ANOVA after resolving the target node into noise variables. We describe our contribution analysis for variance and entropy, but contributions for other target metrics can be defined analogously. The code is available in the package gcm of the open source library DoWhy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,DAGのノードに対するノードの寄与の「内在的」部分を記述する因果的影響の概念を提案する。 各ノードを上流雑音項の関数として再帰的に書き直すことにより、各ノードが付加する固有情報をその祖先から得たものから分離する。 内在的な情報を「it因果的」な貢献と解釈するために、親への通常の依存を模倣し、観察された共同分布を乱さない方法で各ノードをランダム化する「構造保存介入」を考える。 分割ノードに対して不変な測度を得るには、Shapleyベースの対称性を使い、ターゲットノードをノイズ変数に分解した後、線形の場合を単純なANOVAに還元することを示す。 我々は分散とエントロピーに対する貢献分析について述べるが、他のターゲットメトリクスへの貢献は類似的に定義できる。 コードはオープンソースライブラリであるDoWhyのパッケージgcmで入手できる。

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