論文の概要: Counterfactual Reasoning with Probabilistic Graphical Models for Analyzing Socioecological Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10101v1
• Date: Thu, 18 Jan 2024 16:10:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-01-19 15:59:06.884308
• Title: Counterfactual Reasoning with Probabilistic Graphical Models for Analyzing Socioecological Systems
• Title（参考訳）: 確率論的グラフィカルモデルによる社会生態システムの解析
• Authors: Rafael Caba\~nas, Ana D. Maldonado, Mar\'ia Morales, Pedro A. Aguilera, Antonio Salmer\'on
• Abstract要約: 因果推論と反事実推論は、データサイエンスにおいて新たな方向に向かっている。 本稿では,未知のクエリをバウンディングするための新しい,最新の手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5892638927736115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal and counterfactual reasoning are emerging directions in data science that allow us to reason about hypothetical scenarios. This is particularly useful in domains where experimental data are usually not available. In the context of environmental and ecological sciences, causality enables us, for example, to predict how an ecosystem would respond to hypothetical interventions. A structural causal model is a class of probabilistic graphical models for causality, which, due to its intuitive nature, can be easily understood by experts in multiple fields. However, certain queries, called unidentifiable, cannot be calculated in an exact and precise manner. This paper proposes applying a novel and recent technique for bounding unidentifiable queries within the domain of socioecological systems. Our findings indicate that traditional statistical analysis, including probabilistic graphical models, can identify the influence between variables. However, such methods do not offer insights into the nature of the relationship, specifically whether it involves necessity or sufficiency. This is where counterfactual reasoning becomes valuable.
• Abstract（参考訳）: 因果推論と反事実推論は、仮説的なシナリオを推論できるデータサイエンスの新たな方向に向かっている。 これは実験データが通常利用できない領域で特に有用である。 環境と生態学の文脈において、因果関係は例えば、生態系が仮説上の介入にどう反応するかを予測することができる。 構造因果モデルは因果関係の確率的グラフィカルモデルの一種であり、直感的な性質から複数の分野の専門家によって容易に理解することができる。 しかし、特定不能と呼ばれる特定のクエリは、正確かつ正確な方法では計算できない。 本稿では,社会生態学の分野において,未知のクエリをバウンディングするための新しい手法を提案する。 その結果,確率的グラフィカルモデルを含む従来の統計解析では,変数間の影響を識別できることがわかった。 しかし、そのような手法は関係の性質、特に必要か十分かについての洞察を与えていない。 ここで反事実推論の価値が高まる。

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