論文の概要: Identifiability of total effects from abstractions of time series causal graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14691v2
• Date: Thu, 2 Nov 2023 08:59:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 16:35:14.929797
• Title: Identifiability of total effects from abstractions of time series causal graphs
• Title（参考訳）: 時系列因果グラフの抽象化による総効果の識別可能性
• Authors: Charles K. Assaad, Emilie Devijver (LIG, UGA), Eric Gaussier (LIG, UGA), Gregor G\"ossler (LIG, SPADES), Anouar Meynaoui (IRMAR, UR2)
• Abstract要約: 本稿では,システム因果グラフを抽象化した観測時系列からの介入による全効果の同定可能性の問題について検討する。 要約因果グラフでは,全効果が常に識別可能であることを示すとともに,要約因果グラフにおける識別可能性に関する必要十分かつ十分なグラフィカルな条件を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6022769903412459
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of identifiability of the total effect of an intervention from observational time series only given an abstraction of the causal graph of the system. Specifically, we consider two types of abstractions: the extended summary causal graph which conflates all lagged causal relations but distinguishes between lagged and instantaneous relations; and the summary causal graph which does not give any indication about the lag between causal relations. We show that the total effect is always identifiable in extended summary causal graphs and we provide necessary and sufficient graphical conditions for identifiability in summary causal graphs. Furthermore, we provide adjustment sets allowing to estimate the total effect whenever it is identifiable.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,システム因果グラフを抽象化した観測時系列からの介入による全効果の同定可能性の問題について検討する。 具体的には,すべてのラグ付き因果関係を共用するがラグ付きと瞬時関係を区別する拡張要約因果グラフと,因果関係間のラグを示さない要約因果グラフの2つの抽象化を考察した。 総和効果は拡張された総和因果グラフにおいて常に同定可能であり,総和因果グラフの識別性に必要かつ十分なグラフィカル条件を提供する。 さらに,特定可能な場合の総効果を推定するための調整セットも提供する。

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