論文の概要: Identifying Causal Effects Under Functional Dependencies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04919v1
- Date: Thu, 7 Mar 2024 22:04:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-11 21:34:26.770675
- Title: Identifying Causal Effects Under Functional Dependencies
- Title（参考訳）: 機能依存下における因果効果の同定
- Authors: Yizuo Chen and Adnan Darwiche
- Abstract要約: 特定できない因果効果は、ある変数が機能的であるときに識別できる。
第二に、特定の機能変数は因果効果の識別可能性に影響を与えることなく観察されることを排除できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.672917592158273
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study the identification of causal effects, motivated by two improvements
to identifiability which can be attained if one knows that some variables in a
causal graph are functionally determined by their parents (without needing to
know the specific functions). First, an unidentifiable causal effect may become
identifiable when certain variables are functional. Second, certain functional
variables can be excluded from being observed without affecting the
identifiability of a causal effect, which may significantly reduce the number
of needed variables in observational data. Our results are largely based on an
elimination procedure which removes functional variables from a causal graph
while preserving key properties in the resulting causal graph, including the
identifiability of causal effects.
- Abstract（参考訳）: 因果グラフ内のいくつかの変数が親によって機能的に決定されていることを知っていれば(特定の関数を知ることなく)達成できる2つの識別可能性の改善によって動機づけられた因果効果の同定について検討する。
第一に、特定できない因果効果は、ある変数が機能的であるときに識別できる。
第二に、ある機能変数は因果効果の識別性に影響を与えることなく観察されるのを除外することができ、観測データにおいて必要な変数の数を大幅に減らすことができる。
結果は主に,因果効果の識別性を含む因果グラフの重要な特性を維持しつつ,因果グラフから関数変数を取り除いた除去手順に基づいている。
関連論文リスト
- Causal reasoning in difference graphs [1.0878040851638]
これは、様々な公衆衛生応用の可能性を秘めている因果推論に対する新しいアプローチを提供する。
特に、非パラメトリックフレームワークにおける全因果変化と全体効果の同定、および線形文脈における直接因果変化と直接効果に焦点を当てている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-02T16:01:42Z) - Causal Effect Identification in LiNGAM Models with Latent Confounders [20.751445296400316]
線形非ガウス非環モデル (LiNGAM) における因果効果の一般同定可能性について検討した。
観察された変数間の直接因果効果や全因果効果の完全なグラフィカルな特徴付けを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-04T07:30:27Z) - Causal Entropy and Information Gain for Measuring Causal Control [0.22252684361733285]
本稿では,因果的エントロピーと相互情報の因果的バージョンを,因果的エントロピーと因果的情報ゲインと呼ぶ形で導入する。
これらの量は他の変数への介入によって生じる変数のエントロピーの変化を捉えている。
これらの量と因果効果の存在を結びつける基礎的な結果が導出された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-14T13:25:42Z) - A Causal Framework for Decomposing Spurious Variations [68.12191782657437]
我々はマルコフモデルとセミマルコフモデルの急激な変分を分解するツールを開発する。
突発効果の非パラメトリック分解を可能にする最初の結果を証明する。
説明可能なAIや公平なAIから、疫学や医学における疑問まで、いくつかの応用がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-08T09:40:28Z) - Nonparametric Identifiability of Causal Representations from Unknown
Interventions [63.1354734978244]
本研究では, 因果表現学習, 潜伏因果変数を推定するタスク, およびそれらの変数の混合から因果関係を考察する。
我々のゴールは、根底にある真理潜入者とその因果グラフの両方を、介入データから解決不可能なあいまいさの集合まで識別することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-01T10:51:58Z) - Interventional Causal Representation Learning [75.18055152115586]
因果表現学習は、低レベルの感覚データから高レベルの潜伏因子を抽出しようとする。
介入データは因果表現学習を促進するか?
介入データは、しばしば潜伏因子の支援の幾何学的シグネチャを持つことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-24T04:59:03Z) - Identifying Weight-Variant Latent Causal Models [82.14087963690561]
推移性は潜在因果表現の識別性を阻害する重要な役割を担っている。
いくつかの軽微な仮定の下では、潜伏因果表現が自明な置換とスケーリングまで特定可能であることを示すことができる。
本稿では,その間の因果関係や因果関係を直接学習する構造的caUsAl変分自動エンコーダを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-30T11:12:59Z) - iCITRIS: Causal Representation Learning for Instantaneous Temporal
Effects [36.358968799947924]
因果表現学習は、基礎となる因果変数とその関係を高次元観測から識別するタスクである。
時間的シーケンスにおける瞬時効果を処理できる因果表現学習法iCITRISを提案する。
3つのビデオデータセットの実験において、iCITRISは因果因子とその因果グラフを正確に識別する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-13T13:56:40Z) - Typing assumptions improve identification in causal discovery [123.06886784834471]
観測データからの因果発見は、正確な解を常に特定できない難しい課題である。
そこで本研究では,変数の性質に基づいた因果関係を制約する仮説を新たに提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-22T14:23:08Z) - Systematic Evaluation of Causal Discovery in Visual Model Based
Reinforcement Learning [76.00395335702572]
AIと因果関係の中心的な目標は、抽象表現と因果構造を共同で発見することである。
因果誘導を研究するための既存の環境は、複雑なタスク固有の因果グラフを持つため、この目的には適していない。
本研究の目的は,高次変数の学習表現と因果構造の研究を促進することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-02T05:44:56Z) - Differentiable Causal Backdoor Discovery [36.68511018339594]
本稿では,勾配に基づく最適化手法により適切な調整を行うために,楽器と同様の補助変数を利用するアルゴリズムを提案する。
完全な因果グラフの知識を必要とせず、真の因果効果を推定する実用的な選択肢よりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-03T11:32:43Z)
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。