論文の概要: Identifying macro conditional independencies and macro total effects in summary causal graphs with latent confounding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07934v2
- Date: Fri, 12 Jul 2024 16:51:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 03:48:26.811450
- Title: Identifying macro conditional independencies and macro total effects in summary causal graphs with latent confounding
- Title（参考訳）: 潜伏条件付き要約因果グラフにおけるマクロ条件の不依存性とマクロトータル効果の同定
- Authors: Simon Ferreira, Charles K. Assaad,
- Abstract要約: 要約因果グラフのマクロトータル効果を同定するために,do-calculusは健全かつ完全であることを示す。
また, マイクロコンディショナル・インディペンデンシーとマイクロトータル・エフェクトを考慮した場合, これらの結果は成立しないことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9208007322096533
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Understanding causal relationships in dynamic systems is essential for numerous scientific fields, including epidemiology, economics, and biology. While causal inference methods have been extensively studied, they often rely on fully specified causal graphs, which may not always be available or practical in complex dynamic systems. Partially specified causal graphs, such as summary causal graphs (SCGs), provide a simplified representation of causal relationships, omitting temporal information and focusing on high-level causal structures. This simplification introduces new challenges concerning the types of queries of interest: macro queries, which involve relationships between clusters represented as vertices in the graph, and micro queries, which pertain to relationships between variables that are not directly visible through the vertices of the graph. In this paper, we first clearly distinguish between macro conditional independencies and micro conditional independencies and between macro total effects and micro total effects. Then, we demonstrate the soundness and completeness of the d-separation to identify macro conditional independencies in SCGs. Furthermore, we establish that the do-calculus is sound and complete for identifying macro total effects in SCGs. Conversely, we also show through various examples that these results do not hold when considering micro conditional independencies and micro total effects.
- Abstract（参考訳）: ダイナミックシステムにおける因果関係を理解することは、疫学、経済学、生物学を含む多くの科学分野において不可欠である。
因果推論法は広く研究されているが、しばしば完全に定義された因果グラフに依存しており、必ずしも複雑な力学系では利用できないかもしれない。
要約因果グラフ(SCG)のような部分特定因果グラフは、因果関係の単純化、時間的情報の省略、高レベルの因果構造に焦点を当てる。
グラフ内の頂点として表されるクラスタ間の関係を含むマクロクエリと、グラフの頂点を通して直接見えない変数間の関係を含むマイクロクエリである。
本稿では,まず,マクロ条件の非依存性とマイクロ条件の非依存性と,マクロ効果とマイクロトータル効果を明確に区別する。
次に,SCGにおけるマクロ条件の不一致を識別するために,d-セパレーションの健全性と完全性を示す。
さらに,SCGにおけるマクロトータル効果を同定するために,do-calculusが健全かつ完全であることが確認された。
逆に,マイクロコンディショナル・インディペンデンシーとマイクロトータル・エフェクトを考慮した場合,これらの結果は成立しないことを示す。
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