論文の概要: New Rules for Causal Identification with Background Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15259v1
• Date: Sun, 21 Jul 2024 20:21:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 16:40:17.730000
• Title: New Rules for Causal Identification with Background Knowledge
• Title（参考訳）: 背景知識を用いた因果同定の新規則
• Authors: Tian-Zuo Wang, Lue Tao, Zhi-Hua Zhou,
• Abstract要約: オープンな問題に対する新たな視点を提供するBKを導入するための2つの新しいルールを提案する。 これらのルールは、観測データによる因果効果のセットを決定するなど、典型的な因果関係のタスクに適用可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.733125324672656
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identifying causal relations is crucial for a variety of downstream tasks. In additional to observational data, background knowledge (BK), which could be attained from human expertise or experiments, is usually introduced for uncovering causal relations. This raises an open problem that in the presence of latent variables, what causal relations are identifiable from observational data and BK. In this paper, we propose two novel rules for incorporating BK, which offer a new perspective to the open problem. In addition, we show that these rules are applicable in some typical causality tasks, such as determining the set of possible causal effects with observational data. Our rule-based approach enhances the state-of-the-art method by circumventing a process of enumerating block sets that would otherwise take exponential complexity.
• Abstract（参考訳）: さまざまな下流業務において因果関係の特定が不可欠である。 観察データに加えて、人間の専門知識や実験から得られる背景知識(BK)も、通常は因果関係を明らかにするために導入される。 このことは、潜伏変数が存在する場合、観測データとBKから因果関係が特定できるというオープンな問題を引き起こす。 本稿では,オープンな問題に対する新たな視点を提供するBKを導入するための2つの新しいルールを提案する。 さらに,これらのルールは観測データによる因果効果のセットの決定など,典型的な因果関係のタスクに適用可能であることを示す。 我々の規則に基づくアプローチは、指数複雑性を必要とするブロック集合を列挙するプロセスを回避し、最先端の手法を強化する。

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