論文の概要: Causal reasoning in difference graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01292v1
• Date: Sat, 02 Nov 2024 16:01:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:46:43.770420
• Title: Causal reasoning in difference graphs
• Title（参考訳）: 差分グラフにおける因果推論
• Authors: Charles K. Assaad,
• Abstract要約: これは、様々な公衆衛生応用の可能性を秘めている因果推論に対する新しいアプローチを提供する。 特に、非パラメトリックフレームワークにおける全因果変化と全体効果の同定、および線形文脈における直接因果変化と直接効果に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0878040851638
• License:
• Abstract: In epidemiology, understanding causal mechanisms across different populations is essential for designing effective public health interventions. Recently, difference graphs have been introduced as a tool to visually represent causal variations between two distinct populations. While there has been progress in inferring these graphs from data through causal discovery methods, there remains a gap in systematically leveraging their potential to enhance causal reasoning. This paper addresses that gap by establishing conditions for identifying causal changes and effects using difference graphs and observational data. It specifically focuses on identifying total causal changes and total effects in a nonparametric framework, as well as direct causal changes and direct effects in a linear context. In doing so, it provides a novel approach to causal reasoning that holds potential for various public health applications.
• Abstract（参考訳）: 疫学では、様々な集団の因果関係を理解することは、効果的な公衆衛生介入を設計するのに不可欠である。 近年,2つの異なる集団間の因果変化を視覚的に表すツールとして差分グラフが導入された。 因果探索法によってデータからこれらのグラフを推定する方法は進歩してきたが、因果推論を強化するためにそれらのポテンシャルを体系的に活用することのギャップは依然として残っている。 本稿では,この差分グラフと観測データを用いて因果変化と効果を特定する条件を確立することで,そのギャップを解消する。 特に、非パラメトリックフレームワークにおける全因果変化とトータル効果の同定、および線形文脈における直接因果変化と直接効果に焦点を当てている。 そうすることで、様々な公衆衛生応用の可能性を秘めている因果推論に対する新しいアプローチを提供する。

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