論文の概要: Algorithmic Causal Effect Identification with causaleffect

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04632v1
• Date: Fri, 9 Jul 2021 19:00:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-14 13:00:16.074499
• Title: Algorithmic Causal Effect Identification with causaleffect
• Title（参考訳）: 因果効果を用いたアルゴリズム因果効果同定
• Authors: Mart\'i Pedemonte, Jordi Vitri\`a and \'Alvaro Parafita (Universitat de Barcelona)
• Abstract要約: 本報告では, 観測データから条件付きおよび非条件付き因果クエリを計算するアルゴリズムをPythonで検証し, 実装する。 まず、確率とグラフ理論に関する基本的な背景知識を示し、因果理論の重要な結果を紹介した。 その後、2006年にShpitserとPearlが提示した識別アルゴリズムを徹底的に研究し、Pythonによる実装について説明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Our evolution as a species made a huge step forward when we understood the relationships between causes and effects. These associations may be trivial for some events, but they are not in complex scenarios. To rigorously prove that some occurrences are caused by others, causal theory and causal inference were formalized, introducing the $do$-operator and its associated rules. The main goal of this report is to review and implement in Python some algorithms to compute conditional and non-conditional causal queries from observational data. To this end, we first present some basic background knowledge on probability and graph theory, before introducing important results on causal theory, used in the construction of the algorithms. We then thoroughly study the identification algorithms presented by Shpitser and Pearl in 2006, explaining our implementation in Python alongside. The main identification algorithm can be seen as a repeated application of the rules of $do$-calculus, and it eventually either returns an expression for the causal query from experimental probabilities or fails to identify the causal effect, in which case the effect is non-identifiable. We introduce our newly developed Python library and give some usage examples.
• Abstract（参考訳）: 種としての私たちの進化は、原因と影響の関係を理解する際に大きな一歩を踏み出した。 これらの関連は、いくつかのイベントには自明だが、複雑なシナリオではない。 因果理論と因果推論が形式化され、$do$-operatorとその関連する規則が導入された。 このレポートの主な目的は、Pythonのいくつかのアルゴリズムで観測データから条件付きおよび条件なし因果クエリを計算し、実装することである。 この目的のために、まず確率とグラフ理論に関する基本的な背景知識を提示し、アルゴリズムの構築に使用される因果論の重要な結果を紹介した。 2006年にshpitserとpearlによって提示された識別アルゴリズムを徹底的に研究し、pythonの実装について説明した。 主同定アルゴリズムは、$do$-calculusの規則の繰り返し適用と見なすことができ、最終的に実験的な確率から因果クエリの式を返すか、因果効果を識別できないかのどちらかである。 我々は、新しく開発したpythonライブラリを紹介し、いくつかの利用例を示す。

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