Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unit Selection with Causal Diagram

論文の概要: Unit Selection with Causal Diagram

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07556v1
Date: Wed, 15 Sep 2021 20:06:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-18 08:06:31.238549
Title: Unit Selection with Causal Diagram
Title（参考訳）: 因果図を用いた単位選択
Authors: Ang Li and Judea Pearl
Abstract要約: 単体選択問題は、望ましい行動様式を示す可能性が最も高い個人を特定することを目的としている。実験データと観測データを組み合わせることで、LiとPearlは「適合関数」の厳密な境界を導出した
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.872692504502286
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The unit selection problem aims to identify a set of individuals who are most likely to exhibit a desired mode of behavior, for example, selecting individuals who would respond one way if encouraged and a different way if not encouraged. Using a combination of experimental and observational data, Li and Pearl derived tight bounds on the "benefit function" - the payoff/cost associated with selecting an individual with given characteristics. This paper shows that these bounds can be narrowed significantly (enough to change decisions) when structural information is available in the form of a causal model. We address the problem of estimating the benefit function using observational and experimental data when specific graphical criteria are assumed to hold.
Abstract（参考訳）: 単位選択問題(unit selection problem)は、望ましい行動様式を示す可能性が最も高い集団を特定することを目的としている。実験データと観測データの組み合わせを用いて、LiとPearlは、与えられた特性を持つ個人を選択することで得られる「便益関数」に関する厳密な境界を導出した。本稿では,これらの境界を,因果モデルという形で構造的情報が得られる場合に,かなり狭めることができることを示す。特定のグラフィカルな基準が成立すると仮定された場合,観測データと実験データを用いて利益関数を推定する問題に対処する。

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