論文の概要: Modeling Latent Selection with Structural Causal Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06925v1
- Date: Fri, 12 Jan 2024 23:14:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-17 20:44:09.256150
- Title: Modeling Latent Selection with Structural Causal Models
- Title（参考訳）: 構造因果モデルを用いた潜在選択のモデル化
- Authors: Leihao Chen, Onno Zoeter, Joris M. Mooij
- Abstract要約: 本稿では,構造因果モデル (Structure Causal Models, SCM) の条件付け操作を導入し,因果的観点からの潜在選択をモデル化する。
条件付け操作は、明示的な遅延選択機構の存在下でSCMをそのような選択機構のないSCMに変換することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6574413179773764
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Selection bias is ubiquitous in real-world data, and can lead to misleading
results if not dealt with properly. We introduce a conditioning operation on
Structural Causal Models (SCMs) to model latent selection from a causal
perspective. We show that the conditioning operation transforms an SCM with the
presence of an explicit latent selection mechanism into an SCM without such
selection mechanism, which partially encodes the causal semantics of the
selected subpopulation according to the original SCM. Furthermore, we show that
this conditioning operation preserves the simplicity, acyclicity, and linearity
of SCMs, and commutes with marginalization. Thanks to these properties,
combined with marginalization and intervention, the conditioning operation
offers a valuable tool for conducting causal reasoning tasks within causal
models where latent details have been abstracted away. We demonstrate by
example how classical results of causal inference can be generalized to include
selection bias and how the conditioning operation helps with modeling of
real-world problems.
- Abstract（参考訳）: 選択バイアスは現実世界のデータではユビキタスであり、適切に扱わなければ誤解を招く可能性がある。
本稿では,構造因果モデル(scms)の条件付け操作を導入し,因果的視点から潜在選択をモデル化する。
条件付け操作は、明示的な潜在選択機構の存在下でSCMをそのような選択機構なしでSCMに変換し、元のSCMに応じて選択したサブ集団の因果意味を部分的に符号化することを示す。
さらに, この条件付け操作は, SCMの単純さ, 非周期性, 線形性を保ち, 余剰化とともに通勤することを示す。
これらの特性と限界化と介入を組み合わせることで、条件付け操作は、潜伏詳細が抽象化された因果モデル内で因果推論タスクを実行するための貴重なツールを提供する。
例えば,因果推論の古典的な結果が,選択バイアスを含むように一般化され,条件付け操作が実世界の問題のモデル化にどのように役立つかを示す。
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