論文の概要: On the Use of Generative Models in Observational Causal Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04792v1
- Date: Wed, 7 Jun 2023 21:29:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-09 17:21:31.023316
- Title: On the Use of Generative Models in Observational Causal Analysis
- Title（参考訳）: 観測因果解析における生成モデルの利用について
- Authors: Nimrod Megiddo
- Abstract要約: 仮説生成モデルを用いて観測データの因果解析を行った。
このモデルは単一の観測可能な分布を記述しており、観測された分布から逸脱する介入の影響の連鎖を表現できない。
- 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: The use of a hypothetical generative model was been suggested for causal
analysis of observational data. The very assumption of a particular model is a
commitment to a certain set of variables and therefore to a certain set of
possible causes. Estimating the joint probability distribution of can be useful
for predicting values of variables in view of the observed values of others,
but it is not sufficient for inferring causal relationships. The model
describes a single observable distribution and cannot a chain of effects of
intervention that deviate from the observed distribution.
- Abstract（参考訳）: 観測データの因果分析には仮説生成モデルの利用が提案されている。
特定のモデルのまさに仮定は、ある変数のセットに対するコミットメントであり、それゆえ特定の原因のセットへのコミットメントである。
共同確率分布の推定は、他者の観測値の観点から変数の値を予測するのに有用であるが、因果関係を推定するには不十分である。
このモデルは単一の観測可能な分布を記述しており、観測された分布から逸脱する介入の連鎖はできない。
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