Fugu-MT 論文翻訳(概要): Representation of Context-Specific Causal Models with Observational and Interventional Data

論文の概要: Representation of Context-Specific Causal Models with Observational and Interventional Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09271v4
Date: Tue, 16 Jul 2024 20:43:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-19 00:00:34.733446
Title: Representation of Context-Specific Causal Models with Observational and Interventional Data
Title（参考訳）: 観測・干渉データを用いた文脈特異的因果関係モデルの表現
Authors: Eliana Duarte, Liam Solus,
Abstract要約: CStreesと呼ばれるコンテキスト固有条件独立モデルの新たなファミリーを導入する。この族は、一般的な介入DAGモデルを定義する因子化特性の一般化を可能にする新しい分解基準によって定義される。 CStreeモデルを実際のデータセットに適用し、データ依存構造とソフトな介入摂動の文脈固有の性質を明らかにする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We address the problem of representing context-specific causal models based on both observational and experimental data collected under general (e.g. hard or soft) interventions by introducing a new family of context-specific conditional independence models called CStrees. This family is defined via a novel factorization criterion that allows for a generalization of the factorization property defining general interventional DAG models. We derive a graphical characterization of model equivalence for observational CStrees that extends the Verma and Pearl criterion for DAGs. This characterization is then extended to CStree models under general, context-specific interventions. To obtain these results, we formalize a notion of context-specific intervention that can be incorporated into concise graphical representations of CStree models. We relate CStrees to other context-specific models, showing that the families of DAGs, CStrees, labeled DAGs and staged trees form a strict chain of inclusions. We end with an application of interventional CStree models to a real data set, revealing the context-specific nature of the data dependence structure and the soft, interventional perturbations.
Abstract（参考訳）: CStreesと呼ばれるコンテキスト固有独立モデルの新たなファミリを導入することにより、一般に(例えば硬さや柔らかい)介入によって収集された観測データと実験データの両方に基づいて、文脈固有因果モデルを表現する問題に対処する。この族は、一般的な介入DAGモデルを定義する因子化特性の一般化を可能にする新しい分解基準によって定義される。 DAGのVermaとPearlの基準を拡張した観測CSツリーのモデル等価性のグラフィカルな特徴を導出する。この特徴は、一般にコンテキスト特異的な介入の下でCStreeモデルに拡張される。これらの結果を得るために、CStreeモデルの簡潔なグラフィカル表現に組み込むことができる文脈依存的介入の概念を定式化する。 CSツリーと他の文脈特化モデルとを関連づけ,DAG,CSツリー,ラベル付きDAG,ステージ付きツリーが厳密な包摂連鎖を形成することを示す。 CStreeモデルを実際のデータセットに適用し、データ依存構造とソフトな介入摂動の文脈固有の性質を明らかにする。

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