論文の概要: Axiomatization of Interventional Probability Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04479v2
• Date: Tue, 14 Nov 2023 00:38:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 19:02:32.750359
• Title: Axiomatization of Interventional Probability Distributions
• Title（参考訳）: 干渉確率分布の公理化
• Authors: Kayvan Sadeghi and Terry Soo
• Abstract要約: 因果的介入は、do-calculusの規則の下で公理化される。 我々の公理化の下では、インターベンジド分布は定義されたインターベンジド因果グラフに対するマルコフ分布であることが示される。 また、自然構造因果モデルの大規模なクラスが、ここで提示される理論を満たすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.02487511510606
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Causal intervention is an essential tool in causal inference. It is axiomatized under the rules of do-calculus in the case of structure causal models. We provide simple axiomatizations for families of probability distributions to be different types of interventional distributions. Our axiomatizations neatly lead to a simple and clear theory of causality that has several advantages: it does not need to make use of any modeling assumptions such as those imposed by structural causal models; it only relies on interventions on single variables; it includes most cases with latent variables and causal cycles; and more importantly, it does not assume the existence of an underlying true causal graph as we do not take it as the primitive object--in fact, a causal graph is derived as a by-product of our theory. We show that, under our axiomatizations, the intervened distributions are Markovian to the defined intervened causal graphs, and an observed joint probability distribution is Markovian to the obtained causal graph; these results are consistent with the case of structural causal models, and as a result, the existing theory of causal inference applies. We also show that a large class of natural structural causal models satisfy the theory presented here. We note that the aim of this paper is axiomatization of interventional families, which is subtly different from "causal modeling."
• Abstract（参考訳）: 因果介入は因果推論に不可欠な道具である。 構造因果モデルの場合、do-calculusの規則の下で公理化される。 確率分布の族を異なる種類の介入分布とする単純な公理化を提供する。 Our axiomatizations neatly lead to a simple and clear theory of causality that has several advantages: it does not need to make use of any modeling assumptions such as those imposed by structural causal models; it only relies on interventions on single variables; it includes most cases with latent variables and causal cycles; and more importantly, it does not assume the existence of an underlying true causal graph as we do not take it as the primitive object--in fact, a causal graph is derived as a by-product of our theory. 我々の公理化の下では、介在分布は定義された因果グラフに対するマルコフ分布であり、観測された合同確率分布は得られた因果グラフに対するマルコフ分布であり、これらの結果は構造因果モデルの場合と一致し、その結果、既存の因果推論の理論が適用される。 また, 自然構造因果モデルの大きなクラスが, この理論を満たしていることを示す。 本論文の目的は介入家族の公理化であり、「因果モデリング」とは微妙に異なる点に留意する。

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