論文の概要: A Topological Perspective on Causal Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08558v1
• Date: Sun, 18 Jul 2021 23:09:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-20 15:08:19.726211
• Title: A Topological Perspective on Causal Inference
• Title（参考訳）: 因果推論に関する位相的視点
• Authors: Duligur Ibeling, Thomas Icard
• Abstract要約: 仮定のない因果推論は、構造因果モデルの単なる集合においてのみ可能であることを示す。 以上の結果から,有効な因果推論を行うのに十分な帰納的仮定は,原理上は統計的に検証できないことが示唆された。 我々のトポロジカルアプローチのさらなる利点は、無限に多くの変数を持つSCMに容易に対応できることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.965065178451104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a topological learning-theoretic perspective on causal inference by introducing a series of topologies defined on general spaces of structural causal models (SCMs). As an illustration of the framework we prove a topological causal hierarchy theorem, showing that substantive assumption-free causal inference is possible only in a meager set of SCMs. Thanks to a known correspondence between open sets in the weak topology and statistically verifiable hypotheses, our results show that inductive assumptions sufficient to license valid causal inferences are statistically unverifiable in principle. Similar to no-free-lunch theorems for statistical inference, the present results clarify the inevitability of substantial assumptions for causal inference. An additional benefit of our topological approach is that it easily accommodates SCMs with infinitely many variables. We finally suggest that the framework may be helpful for the positive project of exploring and assessing alternative causal-inductive assumptions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、構造因果モデル(SCM)の一般空間上で定義された一連のトポロジを導入することにより、因果推論に関するトポロジ的学習論的視点を示す。 フレームワークの例示として、我々は位相的因果階層定理を証明し、仮定なし因果推論は単純なscmのセットでのみ可能であることを示した。 弱トポロジーにおける開集合と統計的に検証可能な仮説との既知の対応により、有効な因果推論をライセンスするのに十分な帰納的仮定は、原理的に統計的に検証不可能であることを示す。 統計的推論のための無自由ルンチ定理と同様に, 因果推論に対する実質的な仮定の必然性を明らかにする。 我々のトポロジカルアプローチのさらなる利点は、無限個の変数を持つSCMを容易に対応できることである。 最後に、このフレームワークは、代替因果的仮定を探求し、評価するポジティブなプロジェクトに役立つかもしれないと提案する。

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