Fugu-MT 論文翻訳(概要): Distribution-consistency Structural Causal Models

論文の概要: Distribution-consistency Structural Causal Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15911v3
Date: Sat, 23 Mar 2024 02:15:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-27 01:45:48.942005
Title: Distribution-consistency Structural Causal Models
Title（参考訳）: 分布一貫性構造因果モデル
Authors: Heyang Gong, Chaochao Lu, Yu Zhang,
Abstract要約: 我々は,新しいテクスト分布-一貫性仮定を導入し,それに合わせて分布-一貫性構造因果モデル(DiscoSCM)を提案する。モデルキャパシティの強化を具体化するために,DiscoSCM単独で実用的重要性を有する新たな因果パラメータ,一貫性のテキスト化(textitthe probability of consistency)を導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.276417011421679
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the field of causal modeling, potential outcomes (PO) and structural causal models (SCMs) stand as the predominant frameworks. However, these frameworks face notable challenges in practically modeling counterfactuals, formalized as parameters of the joint distribution of potential outcomes. Counterfactual reasoning holds paramount importance in contemporary decision-making processes, especially in scenarios that demand personalized incentives based on the joint values of $(Y(0), Y(1))$. This paper begins with an investigation of the PO and SCM frameworks for modeling counterfactuals. Through the analysis, we identify an inherent model capacity limitation, termed as the ``degenerative counterfactual problem'', emerging from the consistency rule that is the cornerstone of both frameworks. To address this limitation, we introduce a novel \textit{distribution-consistency} assumption, and in alignment with it, we propose the Distribution-consistency Structural Causal Models (DiscoSCMs) offering enhanced capabilities to model counterfactuals. To concretely reveal the enhanced model capacity, we introduce a new identifiable causal parameter, \textit{the probability of consistency}, which holds practical significance within DiscoSCM alone, showcased with a personalized incentive example. Furthermore, we provide a comprehensive set of theoretical results about the ``Ladder of Causation'' within the DiscoSCM framework. We hope it opens new avenues for future research of counterfactual modeling, ultimately enhancing our understanding of causality and its real-world applications.
Abstract（参考訳）: 因果モデリングの分野では、潜在的成果(PO)と構造因果モデル(SCM)が主要なフレームワークである。しかし、これらのフレームワークは、潜在的成果の連立分布のパラメータとして形式化された、事実上の反事実をモデル化する際、顕著な課題に直面している。特に、(Y(0), Y(1))$の合同値に基づいてパーソナライズされたインセンティブを求めるシナリオにおいて、対実的推論は、現代の意思決定プロセスにおいて最重要となる。本稿では,POおよびSCMフレームワークをモデルとして検討することから始める。この分析により,両フレームワークの基盤となる一貫性ルールから生じる,'縮退反事実問題'と呼ばれる,固有のモデルキャパシティ制限を同定する。この制限に対処するために、新しい「textit{distriion-consistency}」仮定を導入し、それに合わせて、分散一貫性構造因果モデル(DiscoSCM)を提案する。モデルキャパシティの向上を具体化するために,DiscoSCM単独で実用上の意義を持つ新たな因果パラメータである‘textit{the probability of consistency}’を導入し,パーソナライズされたインセンティブの例を示した。さらに,DiscoSCMフレームワーク内の '`Ladder of Causation'' に関する理論的結果の包括的セットを提供する。最終的には因果性とその実世界の応用に対する理解を深めることが望まれます。

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