論文の概要: Causal Additive Models with Unobserved Causal Paths and Backdoor Paths

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07646v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 15:35:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:08:53.285858
• Title: Causal Additive Models with Unobserved Causal Paths and Backdoor Paths
• Title（参考訳）: 観測不能因果経路とバックドア経路を有する因果付加モデル
• Authors: Thong Pham, Takashi Nicholas Maeda, Shohei Shimizu,
• Abstract要約: 最先端の方法論は、一対の変数間の因果関係を決定することは、観測されていないバックドアや観測されていない因果経路の存在下では不可能であることを示している。 本研究では,この理論に2つの新しい成分を組み込むことにより,因果方向の解法がある種のシナリオで実現可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.142415132534398
• License:
• Abstract: Causal additive models have been employed as tractable yet expressive frameworks for causal discovery involving hidden variables. State-of-the-art methodologies suggest that determining the causal relationship between a pair of variables is infeasible in the presence of an unobserved backdoor or an unobserved causal path. Contrary to this assumption, we theoretically show that resolving the causal direction is feasible in certain scenarios by incorporating two novel components into the theory. The first component introduces a novel characterization of regression sets within independence between regression residuals. The second component leverages conditional independence among the observed variables. We also provide a search algorithm that integrates these innovations and demonstrate its competitive performance against existing methods.
• Abstract（参考訳）: 因果加法モデルは、隠れ変数を含む因果発見のための抽出可能で表現可能なフレームワークとして採用されている。 最先端の方法論は、一対の変数間の因果関係を決定することは、観測されていないバックドアや観測されていない因果経路の存在下では不可能であることを示している。 この仮定とは対照的に、2つの新しい成分を理論に組み込むことで、因果方向の解法が特定のシナリオで実現可能であることを理論的に示す。 第1の構成要素は、回帰残差間の独立性における回帰集合の新たな特徴を導入している。 第2のコンポーネントは、観測変数間の条件付き独立性を利用する。 また、これらの革新を統合し、既存の手法と競合する性能を実証する探索アルゴリズムも提供する。

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