論文の概要: Detecting and Measuring Confounding Using Causal Mechanism Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17840v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 13:44:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-28 18:44:57.008978
• Title: Detecting and Measuring Confounding Using Causal Mechanism Shifts
• Title（参考訳）: 因果メカニズムシフトを用いたコンバウンディングの検出と測定
• Authors: Abbavaram Gowtham Reddy, Vineeth N Balasubramanian,
• Abstract要約: 因果性は非現実的で実証不可能である。 既存の手法は、基礎となる因果生成過程について強いパラメトリックな仮定を行い、共起変数の識別可能性を保証する。 本稿では,コンファウンディングの検出と測定のための包括的アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.625339624279686
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting and measuring confounding effects from data is a key challenge in causal inference. Existing methods frequently assume causal sufficiency, disregarding the presence of unobserved confounding variables. Causal sufficiency is both unrealistic and empirically untestable. Additionally, existing methods make strong parametric assumptions about the underlying causal generative process to guarantee the identifiability of confounding variables. Relaxing the causal sufficiency and parametric assumptions and leveraging recent advancements in causal discovery and confounding analysis with non-i.i.d. data, we propose a comprehensive approach for detecting and measuring confounding. We consider various definitions of confounding and introduce tailored methodologies to achieve three objectives: (i) detecting and measuring confounding among a set of variables, (ii) separating observed and unobserved confounding effects, and (iii) understanding the relative strengths of confounding bias between different sets of variables. We present useful properties of a confounding measure and present measures that satisfy those properties. Empirical results support the theoretical analysis.
• Abstract（参考訳）: 因果推論において,データからの共起効果の検出と測定が重要な課題である。 既存の手法はしばしば因果補充を仮定し、未観測の共起変数の存在を無視する。 因果性は非現実的で実証不可能である。 さらに、既存の手法は、共起変数の識別可能性を保証するために、基礎となる因果生成過程について強いパラメトリック仮定を行う。 因果関係の十分性やパラメトリックな仮定を緩和し、因果関係の発見と非i.d.データによる因果関係の分析の最近の進歩を活用して、因果関係の検出と測定のための包括的アプローチを提案する。 コンバウンディングの様々な定義を考察し、三つの目的を達成するための調整された方法論を導入する。 一 変数の集合の一致を検知し、測定すること。 二 観察された未観測の防犯効果を分離すること、及び 3)異なる変数の集合間の共起バイアスの相対的強度を理解すること。 共起尺度の有用性とそれらの特性を満たす尺度を提案する。 実験結果は理論分析を支持する。

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