論文の概要: Identifying Macro Causal Effects in C-DMGs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01551v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 09:48:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:22:24.200621
• Title: Identifying Macro Causal Effects in C-DMGs
• Title（参考訳）: C-DMGにおけるマクロ因果効果の同定
• Authors: Simon Ferreira, Charles K. Assaad,
• Abstract要約: 因果グラフを用いた因果効果の同定は因果推論における根本的な課題である。 本稿では、部分的に指定された因果グラフにおける因果効果の同定、特にクラスタ指向混合グラフ(C-DMG)に焦点を当てる。 C-DMGは、変数をクラスタにグループ化することで、因果関係の高レベルな表現を提供する。 完全に特定された因果グラフとは異なり、C-DMGはそれらの解析と解釈を複雑にするサイクルを含むことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9208007322096533
• License:
• Abstract: Causal effect identification using causal graphs is a fundamental challenge in causal inference. While extensive research has been conducted in this area, most existing methods assume the availability of fully specified causal graphs. However, in complex domains such as medicine and epidemiology, complete causal knowledge is often unavailable, and only partial information about the system is accessible. This paper focuses on causal effect identification within partially specified causal graphs, with particular emphasis on cluster-directed mixed graphs (C-DMGs). These graphs provide a higher-level representation of causal relationships by grouping variables into clusters, offering a more practical approach for handling complex systems. Unlike fully specified causal graphs, C-DMGs can contain cycles, which complicate their analysis and interpretation. Furthermore, their cluster-based nature introduces new challenges, as it gives rise to two distinct types of causal effects, macro causal effects and micro causal effects, with different properties. In this work, we focus on macro causal effects, which describe the effects of entire clusters on other clusters. We establish that the do-calculus is both sound and complete for identifying these effects in C-DMGs. Additionally, we provide a graphical characterization of non-identifiability for macro causal effects in these graphs.
• Abstract（参考訳）: 因果グラフを用いた因果効果の同定は因果推論における根本的な課題である。 この分野では広範な研究が行われてきたが、既存のほとんどの手法では、完全に特定された因果グラフが利用可能であると仮定している。 しかし、医学や疫学のような複雑な領域では、完全な因果知識は利用できないことが多く、システムに関する部分的な情報のみがアクセス可能である。 本稿では、部分的に指定された因果グラフにおける因果効果の同定、特にクラスタ指向混合グラフ(C-DMG)に焦点を当てる。 これらのグラフは、変数をクラスタにグループ化することで因果関係の高レベルな表現を提供し、複雑なシステムを扱うためのより実践的なアプローチを提供する。 完全に特定された因果グラフとは異なり、C-DMGはそれらの解析と解釈を複雑にするサイクルを含むことができる。 さらに、クラスタベースの性質は、異なる性質を持つ2つの異なる因果効果、マクロ因果効果、ミクロ因果効果をもたらすため、新しい課題をもたらす。 本研究では,クラスタ全体が他のクラスタに与える影響を記述したマクロ因果効果に着目した。 我々は,これらの効果をC-DMGで同定するために,do-calculusが健全かつ完全であることが確認された。 さらに、これらのグラフにおけるマクロ因果効果の非識別性のグラフィカルな特徴付けを提供する。

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