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/2407.07934v4
• Date: Fri, 20 Dec 2024 10:14:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:20:16.600379
• Title: Identifying Macro Conditional Independencies and Macro Total Effects in Summary Causal Graphs with Latent Confounding
• Title（参考訳）: 潜伏畳み込みによる概要因果グラフにおけるマクロ条件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: 部分的特定因果グラフ(SCG)は、時空間データを処理する際の時系列間の因果関係の簡易表現を提供する。 完全に特定された因果グラフとは異なり、SCGはそれらの分析と解釈を複雑にするサイクルを含むことができる。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9208007322096533
• License:
• Abstract: Understanding causal relations in dynamic systems is essential in epidemiology. While causal inference methods have been extensively studied, they often rely on fully specified causal graphs, which may not always be available in complex dynamic systems. Partially specified causal graphs, and in particular summary causal graphs (SCGs), provide a simplified representation of causal relations between time series when working spacio-temporal data, omitting temporal information and focusing on causal structures between clusters of of temporal variables. Unlike fully specified causal graphs, SCGs can contain cycles, which complicate their analysis and interpretation. In addition, their cluster-based nature 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. Finally, we give a graphical characterization for the non-identifiability of macro total effects in SCGs.
• 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。 部分的特定因果グラフ、特に要約因果グラフ(SCG)は、時空間データを処理する際の時系列間の因果関係の簡易な表現を提供し、時間的情報を省略し、時間的変数のクラスタ間の因果構造に焦点を当てる。 完全に特定された因果グラフとは異なり、SCGはそれらの分析と解釈を複雑にするサイクルを含むことができる。 マクロクエリ(グラフの頂点として表されるクラスタ間の関係)とマイクロクエリ(グラフの頂点を通して直接見えない変数間の関係)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。 最後に、SCGにおけるマクロトータル効果の非識別性に関するグラフィカルな特徴について述べる。

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