Fugu-MT 論文翻訳(概要): Intervention and Conditioning in Causal Bayesian Networks

論文の概要: Intervention and Conditioning in Causal Bayesian Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14728v1
Date: Thu, 23 May 2024 15:55:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-24 14:06:33.641637
Title: Intervention and Conditioning in Causal Bayesian Networks
Title（参考訳）: 因果ベイズネットワークにおける干渉と条件
Authors: Sainyam Galhotra, Joseph Y. Halpern,
Abstract要約: 単純だが現実的な独立を仮定することで、介入公式の確率を推定できることを示す。多くの場合、仮定が適切であれば、これらの確率推定は観測データを用いて評価することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.225006087292765
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Causal models are crucial for understanding complex systems and identifying causal relationships among variables. Even though causal models are extremely popular, conditional probability calculation of formulas involving interventions pose significant challenges. In case of Causal Bayesian Networks (CBNs), Pearl assumes autonomy of mechanisms that determine interventions to calculate a range of probabilities. We show that by making simple yet often realistic independence assumptions, it is possible to uniquely estimate the probability of an interventional formula (including the well-studied notions of probability of sufficiency and necessity). We discuss when these assumptions are appropriate. Importantly, in many cases of interest, when the assumptions are appropriate, these probability estimates can be evaluated using observational data, which carries immense significance in scenarios where conducting experiments is impractical or unfeasible.
Abstract（参考訳）: 因果モデルは、複雑なシステムを理解し、変数間の因果関係を特定するために重要である。因果モデルは非常に人気があるが、介入を含む公式の条件付き確率計算は重要な課題である。 Causal Bayesian Networks (CBN) の場合、パールは様々な確率を計算するための介入を決定するメカニズムの自主性を前提としている。単純だが現実的な独立を仮定することで、介入公式の確率を一意に見積もることができる(十分性と必要性の確率に関するよく研究された概念を含む)。これらの仮定がいつ適切かを論じる。重要な点として、多くの場合、仮定が適切であれば、これらの確率推定は観測データを用いて評価することができる。

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