論文の概要: Identifiability of direct effects from summary causal graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16958v2
• Date: Thu, 27 Jul 2023 15:07:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 19:29:44.840415
• Title: Identifiability of direct effects from summary causal graphs
• Title（参考訳）: 要約因果グラフによる直接効果の同定可能性
• Authors: Simon Ferreira and Charles K. Assaad
• Abstract要約: 本稿では,要約因果グラフから直接効果が図形的に識別可能なすべてのケースを特徴付ける。 これは2つの音の有限調整セットを与え、それが特定可能なときに直接効果を推定するために使用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dynamic structural causal models (SCMs) are a powerful framework for reasoning in dynamic systems about direct effects which measure how a change in one variable affects another variable while holding all other variables constant. The causal relations in a dynamic structural causal model can be qualitatively represented with a full-time causal graph. Assuming linearity and causal sufficiency and given the full-time causal graph, the direct causal effect is always identifiable and can be estimated from data by adjusting on any set of variables given by the so-called single-door criterion. However, in many application such a graph is not available for various reasons but nevertheless experts have access to an abstraction of the full-time causal graph which represents causal relations between time series while omitting temporal information. This paper presents a complete identifiability result which characterizes all cases for which the direct effect is graphically identifiable from summary causal graphs and gives two sound finite adjustment sets that can be used to estimate the direct effect whenever it is identifiable.
• Abstract（参考訳）: 動的構造因果モデル(scms)は、ある変数の変更が他の変数にどのように影響するかを計測し、他の変数を定数に保ちながら直接効果について、動的システムにおいて推論するための強力なフレームワークである。 動的構造因果モデルにおける因果関係は、フルタイム因果グラフで定性的に表すことができる。 線形性と因果係数を仮定し、フルタイム因果グラフを与えられた場合、直接因果効果は常に同定可能であり、いわゆる単一ドア基準によって与えられる変数の集合を調整してデータから推定することができる。 しかし、多くのアプリケーションでは、このようなグラフは様々な理由で利用できないが、それでも専門家は時系列間の因果関係を表すフルタイム因果グラフの抽象化にアクセスできる。 本稿では,その直接効果が要約因果グラフからグラフィカルに識別可能なすべての事例を特徴付ける完全識別可能性結果と,その直接効果が識別可能であれば,その直接効果を推定するために使用できる2つの健全な有限調整セットを与える。

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