Fugu-MT 論文翻訳(概要): Identifiability of total effects from abstractions of time series causal graphs

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14691v6
Date: Mon, 27 May 2024 08:10:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-29 10:35:18.126927
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全効果の同定可能性
Authors: Charles K. Assaad, Emilie Devijver, Eric Gaussier, Gregor Gössler, Anouar Meynaoui,
Abstract要約: 本研究では,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。我々は、拡張された要約因果グラフと要約因果グラフの2つの抽象概念を考察する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5515299924109858
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We study the problem of identifiability of the total effect of an intervention from observational time series in the situation, common in practice, where one only has access to abstractions of the true causal graph. We consider here two 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 provide sufficient conditions for identifiability in summary causal graphs. We furthermore provide adjustment sets allowing to estimate the total effect whenever it is identifiable.
Abstract（参考訳）: 実例では,真の因果グラフの抽象化にのみアクセス可能な状況において,観測時系列からの介入による全効果の識別可能性の問題について検討する。ここでは、全てのラタグ因果関係を混同するが、ラタグ関係と即時関係を区別する拡張要約因果グラフと、因果関係間の遅延を示さない要約因果グラフの2つの抽象化について考察する。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し,要約因果グラフにおける識別可能性について十分な条件を提供する。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します。

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