論文の概要: Causal Identification in Time Series Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20172v1
• Date: Mon, 28 Apr 2025 18:10:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.625731
• Title: Causal Identification in Time Series Models
• Title（参考訳）: 時系列モデルにおける因果同定
• Authors: Erik Jahn, Karthik Karnik, Leonard J. Schulman,
• Abstract要約: 時系列グラフの定数サイズセグメントに因果同定アルゴリズムを適用すると、因果効果の識別可能性を決定するのに十分であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2635082758250693
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we analyze the applicability of the Causal Identification algorithm to causal time series graphs with latent confounders. Since these graphs extend over infinitely many time steps, deciding whether causal effects across arbitrary time intervals are identifiable appears to require computation on graph segments of unbounded size. Even for deciding the identifiability of intervention effects on variables that are close in time, no bound is known on how many time steps in the past need to be considered. We give a first bound of this kind that only depends on the number of variables per time step and the maximum time lag of any direct or latent causal effect. More generally, we show that applying the Causal Identification algorithm to a constant-size segment of the time series graph is sufficient to decide identifiability of causal effects, even across unbounded time intervals.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,因果的時系列グラフに対する因果同定アルゴリズムの適用性について解析する。 これらのグラフは無限に多くの時間ステップにわたって拡張されるため、任意の時間間隔における因果効果が特定可能であるかどうかを決定するには、未有界サイズのグラフセグメントの計算が必要である。 時間に近い変数に対する介入効果の識別可能性を決定するとしても、過去の時間ステップを考慮すべき数について境界は分かっていない。 我々は、時間ステップ当たりの変数の数と、直接的あるいは潜在的な因果効果の最大時間ラグにのみ依存するこの種の最初の境界を与える。 より一般に、時系列グラフの定数サイズセグメントに因果同定アルゴリズムを適用すると、非有界時間間隔においても因果効果の識別可能性を決定するのに十分であることを示す。

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