論文の概要: Efficient Computation of Counterfactual Bounds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08304v3
- Date: Mon, 4 Dec 2023 14:30:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-05 22:58:49.815708
- Title: Efficient Computation of Counterfactual Bounds
- Title（参考訳）: 反事実境界の効率的な計算
- Authors: Marco Zaffalon and Alessandro Antonucci and Rafael Caba\~nas and David
Huber and Dario Azzimonti
- Abstract要約: 我々は,構造因果モデルのサブクラスにおけるクレダルネットのアルゴリズムを用いて,正確な反ファクト境界を計算する。
近似の精度を信頼性のある間隔で評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.4263314637532
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We assume to be given structural equations over discrete variables inducing a
directed acyclic graph, namely, a structural causal model, together with data
about its internal nodes. The question we want to answer is how we can compute
bounds for partially identifiable counterfactual queries from such an input. We
start by giving a map from structural casual models to credal networks. This
allows us to compute exact counterfactual bounds via algorithms for credal nets
on a subclass of structural causal models. Exact computation is going to be
inefficient in general given that, as we show, causal inference is NP-hard even
on polytrees. We target then approximate bounds via a causal EM scheme. We
evaluate their accuracy by providing credible intervals on the quality of the
approximation; we show through a synthetic benchmark that the EM scheme
delivers accurate results in a fair number of runs. In the course of the
discussion, we also point out what seems to be a neglected limitation to the
trending idea that counterfactual bounds can be computed without knowledge of
the structural equations. We also present a real case study on palliative care
to show how our algorithms can readily be used for practical purposes.
- Abstract（参考訳）: 我々は、有向非巡回グラフ、すなわち構造因果モデルを誘導する離散変数に対する構造方程式と、その内部ノードに関するデータとを仮定する。
私たちが答えたい質問は、そのような入力から部分的に識別可能な偽のクエリの境界を計算する方法です。
まず、構造的なカジュアルモデルからクレダルネットワークへのマップを提供することから始めます。
これにより、構造因果モデルのサブクラスにおけるクレダルネットのアルゴリズムによって、正確な反ファクト境界を計算することができる。
因果推論がポリツリー上でもNPハードであることを考えると、厳密な計算は一般に非効率である。
次に、因果EMスキームを用いて近似境界を求める。
近似のクオリティについて信頼性の高い間隔を提供することで精度を評価するとともに、emスキームがかなりの数のランで正確な結果をもたらすことを合成ベンチマークで示す。
議論の過程では、反事実境界は構造方程式の知識なしに計算できるというトレンドのアイデアに対する無視された制限が指摘される。
また,我々のアルゴリズムが実用的用途にどのように利用できるかを示すために,緩和ケアに関する実際のケーススタディも提示する。
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