論文の概要: Identifying Causal Effects Under Functional Dependencies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04919v2
• Date: Wed, 22 May 2024 21:43:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 06:19:24.002611
• Title: Identifying Causal Effects Under Functional Dependencies
• Title（参考訳）: 機能的依存下における因果関係の同定
• Authors: Yizuo Chen, 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）: 10.727328530242461
• 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(特定の機能を知る必要がなければ)達成できる、識別可能性の2つの改善によって動機付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、ある種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、観察データに必要な変数の数を大幅に減少させる可能性がある。 この結果は主に,因果効果の識別性を含む因果グラフの重要な特性を保ちながら,因果グラフから関数変数を除去する除去法に基づいている。

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