論文の概要: Towards Bounding Causal Effects under Markov Equivalence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07259v1
• Date: Mon, 13 Nov 2023 11:49:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 14:36:13.446789
• Title: Towards Bounding Causal Effects under Markov Equivalence
• Title（参考訳）: マルコフ等価性下における因果効果のバウンディングに向けて
• Authors: Alexis Bellot
• Abstract要約: 一般に、そのような質問は観測データから決定的に答えることが出来ないことがよく確立されている。 このタスクの一般化は、データによって引き起こされる因果効果の非自明な境界を決定することである。 解析的に計算可能な因果効果のバウンダリを導出する体系的アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.050023008348388
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting the effect of unseen interventions is a fundamental research question across the data sciences. It is well established that, in general, such questions cannot be answered definitively from observational data, e.g., as a consequence of unobserved confounding. A generalization of this task is to determine non-trivial bounds on causal effects induced by the data, also known as the task of partial causal identification. In the literature, several algorithms have been developed for solving this problem. Most, however, require a known parametric form or a fully specified causal diagram as input, which is usually not available in practical applications. In this paper, we assume as input a less informative structure known as a Partial Ancestral Graph, which represents a Markov equivalence class of causal diagrams and is learnable from observational data. In this more "data-driven" setting, we provide a systematic algorithm to derive bounds on causal effects that can be computed analytically.
• Abstract（参考訳）: 未発見の介入の効果を予測することは、データサイエンス全体の基本的な研究課題である。 一般に、そのような質問が観測データから決定的に答えられないことは、例えば、観測されていない不確実性の結果である。 このタスクの一般化は、データによって引き起こされる因果効果の非自明な境界を決定することである。 文献では、この問題を解くためにいくつかのアルゴリズムが開発されている。 しかし、ほとんどの場合、既知のパラメトリック形式や完全に特定された因果図を入力として必要としており、これは通常、実用的な用途では利用できない。 本稿では, 因果図のマルコフ同値クラスを表現し, 観測データから学習可能な部分アンセストラルグラフ (Partial Ancestral Graph) と呼ばれる少ない情報構造を入力として仮定する。 このより「データ駆動」な設定では、分析的に計算できる因果効果の境界を導出する体系的なアルゴリズムを提供する。

関連論文リスト

• Identifiability Guarantees for Causal Disentanglement from Purely Observational Data [10.482728002416348]
  因果解離は、データの背後にある潜在因果関係について学ぶことを目的としている。 近年の進歩は、(単一の)潜伏因子への介入が可能であると仮定して、識別可能性(identifiability)が確立されている。 非線形因果モデルで同定できる潜伏因子の高精度な評価法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T04:18:29Z)
• Sample Efficient Bayesian Learning of Causal Graphs from Interventions [6.823521786512908]
  本研究では,限られた介入サンプルを用いた因果グラフ学習におけるベイズ的アプローチについて考察する。 我々は,提案アルゴリズムが真の因果グラフを高い確率で返すことを理論的に示す。 本稿では,このアルゴリズムを,グラフ全体を学習することなく,より一般的な因果問題にどう対応できるかを示すケーススタディを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-26T05:47:56Z)
• Unifying Causal Representation Learning with the Invariance Principle [21.375611599649716]
  因果表現学習は、高次元観測から潜伏因果変数を復元することを目的としている。 我々の主な貢献は、既存の因果表現学習アプローチの多くが、その表現を既知のデータ対称性に方法論的に整合させることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T14:51:36Z)
• Front-door Adjustment Beyond Markov Equivalence with Limited Graph Knowledge [36.210656212459554]
  本報告では,正面調整を用いて因果効果を計算するための条件付き独立文について述べる。 本手法はマルコフ同値クラスが因果効果推定に十分でない場合に適用可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-19T15:16:56Z)
• A Causal Framework for Decomposing Spurious Variations [68.12191782657437]
  我々はマルコフモデルとセミマルコフモデルの急激な変分を分解するツールを開発する。 突発効果の非パラメトリック分解を可能にする最初の結果を証明する。 説明可能なAIや公平なAIから、疫学や医学における疑問まで、いくつかの応用がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T09:40:28Z)
• Counterfactual Fairness with Partially Known Causal Graph [85.15766086381352]
  本稿では,真の因果グラフが不明な場合に,対実フェアネスの概念を実現するための一般的な手法を提案する。 特定の背景知識が提供されると、正の因果グラフが完全に知られているかのように、反ファクト的公正性を達成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T13:40:50Z)
• Typing assumptions improve identification in causal discovery [123.06886784834471]
  観測データからの因果発見は、正確な解を常に特定できない難しい課題である。 そこで本研究では,変数の性質に基づいた因果関係を制約する仮説を新たに提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-22T14:23:08Z)
• Causal Expectation-Maximisation [70.45873402967297]
  ポリツリーグラフを特徴とするモデルにおいても因果推論はNPハードであることを示す。 我々は因果EMアルゴリズムを導入し、分類的表現変数のデータから潜伏変数の不確かさを再構築する。 我々は、反事実境界が構造方程式の知識なしにしばしば計算できるというトレンドのアイデアには、目立たずの制限があるように思える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-04T10:25:13Z)
• On Disentangled Representations Learned From Correlated Data [59.41587388303554]
  相関データに対する最も顕著な絡み合うアプローチの挙動を解析することにより、現実のシナリオにギャップを埋める。 本研究では,データセットの体系的相関が学習され,潜在表現に反映されていることを示す。 また、トレーニング中の弱い監督や、少数のラベルで事前訓練されたモデルを修正することで、これらの潜伏相関を解消する方法を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-14T12:47:34Z)
• CausalVAE: Structured Causal Disentanglement in Variational Autoencoder [52.139696854386976]
  変分オートエンコーダ(VAE)の枠組みは、観測から独立した因子をアンタングルするために一般的に用いられる。 本稿では, 因果内因性因子を因果内因性因子に変換する因果層を含むVOEベースの新しいフレームワークCausalVAEを提案する。 その結果、CausalVAEが学習した因果表現は意味論的に解釈可能であり、DAG(Directed Acyclic Graph)としての因果関係は精度良く同定された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-18T20:09:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。