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: 処理完了
- 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。
関連論文リスト
- Causal Representation Learning from Multimodal Biological Observations [57.00712157758845]
我々は,マルチモーダルデータに対するフレキシブルな識別条件の開発を目指している。
我々は、各潜伏成分の識別可能性を保証するとともに、サブスペース識別結果を事前の作業から拡張する。
我々の重要な理論的要素は、異なるモーダル間の因果関係の構造的空間性である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-10T16:40:27Z) - Learning Discrete Concepts in Latent Hierarchical Models [73.01229236386148]
自然の高次元データから学習する概念は、ヒューマンアライメントと解釈可能な機械学習モデルの構築の可能性を秘めている。
我々は概念を階層的因果モデルを通して関連付けられた離散潜在因果変数として定式化する。
我々は、理論的な主張を合成データ実験で裏付ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-01T18:01:03Z) - Identifiable Latent Neural Causal Models [82.14087963690561]
因果表現学習は、低レベルの観測データから潜伏した高レベルの因果表現を明らかにすることを目指している。
因果表現の識別可能性に寄与する分布シフトのタイプを決定する。
本稿では,本研究の成果を実用的なアルゴリズムに翻訳し,信頼性の高い潜在因果表現の取得を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-23T04:13:55Z) - Identifiable Latent Polynomial Causal Models Through the Lens of Change [82.14087963690561]
因果表現学習は、観測された低レベルデータから潜在的な高レベル因果表現を明らかにすることを目的としている。
主な課題の1つは、識別可能性(identifiability)として知られるこれらの潜伏因果モデルを特定する信頼性の高い保証を提供することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-24T07:46:10Z) - Causal models in string diagrams [0.0]
因果モデル(英語版)の枠組みは、今日多くの科学的領域で適用されている因果推論に対する原則化されたアプローチを提供する。
本稿では,この枠組みを,圏論を用いて形式的に解釈した文字列図形言語に提示する。
因果モデルフレームワークによる因果推論は、最も自然かつ直感的に図式推論として行われることを議論し、実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-15T21:54:48Z) - Hierarchical Graph Neural Networks for Causal Discovery and Root Cause
Localization [52.72490784720227]
REASONはTopological Causal DiscoveryとPersonal Causal Discoveryで構成されている。
Topological Causal Discoveryコンポーネントは、根本原因を辿るために断層伝播をモデル化することを目的としている。
個々の因果発見コンポーネントは、単一のシステムエンティティの突然の変化パターンのキャプチャに重点を置いている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-03T20:17:45Z) - To do or not to do: finding causal relations in smart homes [2.064612766965483]
本稿では,環境と観測データの混合実験から因果モデルを学ぶための新しい手法を提案する。
我々の手法の核心は、選択された介入の使用であり、特に、介入が不可能な変数を考慮に入れた学習である。
本手法をスマートホームシミュレーション,すなわち因果関係を知ることが説明可能なシステムへの道を開くユースケースに応用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-20T22:36:04Z) - A Taxonomy of Explainable Bayesian Networks [0.0]
ベイズネットワークにおける説明可能性の分類について紹介する。
我々は、モデルにおける説明可能性の既存の分類、推論または証拠を拡張して、決定の説明を含める。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-28T07:29:57Z) - Structural Causal Models Are (Solvable by) Credal Networks [70.45873402967297]
因果推論は、干潟網の更新のための標準的なアルゴリズムによって得ることができる。
この貢献は, 干潟ネットワークによる構造因果モデルを表現するための体系的なアプローチと見なされるべきである。
実験により, 実規模問題における因果推論には, クレーダルネットワークの近似アルゴリズムがすぐに利用できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-02T11:19:36Z) - Bayesian Learning of Causal Relationships for System Reliability [0.0]
確立された因果的方法論のいくつかの側面が木を通してどのように翻訳できるかを示す。
信頼性に特有な因果関係の様々な領域固有の概念が、より一般的な因果代数にどのようにインポートできるかを示す。
本報告は,大手電配会社に関連する保守記録の詳細な分析により報告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-14T15:40:10Z)
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。