論文の概要: Toward identifiability of total effects in summary causal graphs with latent confounders: an extension of the front-door criterion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05805v1
• Date: Sun, 9 Jun 2024 14:43:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 17:57:33.322429
• Title: Toward identifiability of total effects in summary causal graphs with latent confounders: an extension of the front-door criterion
• Title（参考訳）: 終末共同設立者による要約因果グラフにおける全効果の識別可能性--前室基準の拡張に向けて
• Authors: Charles K. Assaad,
• Abstract要約: 本稿では,動的システムにおける要約因果グラフを用いた全効果の同定という課題に対処する。 隠れた境界が存在する場合でも、観測データから全体効果を特定するのに十分なグラフィカルな条件を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0878040851638
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conducting experiments to estimate total effects can be challenging due to cost, ethical concerns, or practical limitations. As an alternative, researchers often rely on causal graphs to determine if it is possible to identify these effects from observational data. Identifying total effects in fully specified non-temporal causal graphs has garnered considerable attention, with Pearl's front-door criterion enabling the identification of total effects in the presence of latent confounding even when no variable set is sufficient for adjustment. However, specifying a complete causal graph is challenging in many domains. Extending these identifiability results to partially specified graphs is crucial, particularly in dynamic systems where causal relationships evolve over time. This paper addresses the challenge of identifying total effects using a specific and well-known partially specified graph in dynamic systems called a summary causal graph, which does not specify the temporal lag between causal relations and can contain cycles. In particular, this paper presents sufficient graphical conditions for identifying total effects from observational data, even in the presence of hidden confounding and when no variable set is sufficient for adjustment, contributing to the ongoing effort to understand and estimate causal effects from observational data using summary causal graphs.
• Abstract（参考訳）: 総効果を見積もる実験を行うことは、コスト、倫理的懸念、実用的な制限のために困難である。 代替として、研究者はしばしば因果グラフを使って、観測データからこれらの効果を特定できるかどうかを判断する。 完全に規定された非時間因果グラフにおける全効果の同定にはかなりの注意が払われており、パールのフロントドア基準により、可変集合が調整に十分でない場合でも、潜伏の存在下での総効果の同定が可能である。 しかし、多くの領域において完全な因果グラフを特定することは困難である。 これらの識別可能性の結果を部分的に指定されたグラフに拡張することは、特に因果関係が時間とともに進化する力学系において重要である。 本稿では, 因果関係間の時間的遅延を規定せず, 周期を含むことができる, 要約因果グラフと呼ばれる動的システムにおいて, 特定かつよく知られた部分的特定グラフを用いて, 全効果を同定する課題について述べる。 特に,観測データから全体効果を同定するための十分なグラフィカルな条件を,隠れたコンファウンディングの存在や,調整に十分な変数セットが存在しない場合においても提示し,要約因果グラフを用いて観測データから因果効果を理解し推定するための継続的な取り組みに寄与する。

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