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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07259v2
• Date: Fri, 24 May 2024 10:28:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 23:46:28.522611
• Title: Towards Bounding Causal Effects under Markov Equivalence
• Title（参考訳）: マルコフ等価条件下での因果効果のバウンディングに向けて
• Authors: Alexis Bellot,
• Abstract要約: 観測データのみを用いた因果関係の導出について考察する。 等価クラスの不変性を利用する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供する。
• 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. This realization has fuelled a growing literature introducing various identifying assumptions, for example in the form of a causal diagram among relevant variables. In practice, this paradigm is still too rigid for many practical applications as it is generally not possible to confidently delineate the true causal diagram. In this paper, we consider the derivation of bounds on causal effects given only observational data. We propose to take 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 data. In this more ``data-driven'' setting, we provide a systematic algorithm to derive bounds on causal effects that exploit the invariant properties of the equivalence class, and that can be computed analytically. We demonstrate our method with synthetic and real data examples.
• Abstract（参考訳）: 目に見えない介入の効果を予測することは、データサイエンスにおける基本的な研究課題である。 一般に、こ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認されている。 この実現は、例えば関連する変数の因果図の形で、様々な同一性の仮定を導入し、成長する文献を加速させた。 実際には、このパラダイムは真の因果図を確実に記述することは一般的に不可能であるため、多くの実用的な応用には厳密すぎる。 本稿では,観測データのみを用いた因果関係の導出について考察する。 本稿では,因果図のマルコフ同値クラスを表す部分アンセストラルグラフ (Partial Ancestral Graph) を入力として,データから学習可能であることを提案する。 この 'data-driven' 設定では、同値クラスの不変性を利用する因果効果の境界を導出し、解析的に計算できる体系的なアルゴリズムを提供する。 合成および実データ例を用いて本手法を実証する。

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